文档的文本挖掘
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简介：
文档的文本挖掘是一门从大量非结构化文本数据中抽取有价值信息的技术。通过运用自然语言处理、机器学习等方法，它帮助人们更好地理解和利用海量文字资料中的知识与模式。
文本挖掘是一种利用计算机技术从大量文本数据中提取有用信息的过程，它涉及到自然语言处理、信息检索、机器学习等多个领域。本段落档主要介绍了ROST内容挖掘系统5.8.0版的几个核心功能：分词、字频分析、英文词频分析、汉语频度分析和社会网络与语义网络分析。
1. 分词：
在该系统的分词功能中，文本会被拆分成词汇单元。用户需要加载TXT类型的文件进行处理后，系统会自动生成以空格分隔的分词结果，并保存为原文件名加上“_分词.TXT”格式的新文档。如果想要使用特定的分词规则，则可以通过软件内的“工具”菜单添加定制化的词表。
2. 字频分析：
这项功能用于统计文本中各个字出现的频率。用户需要加载TXT文件，处理后会生成一个名为原文件名加上“_字频.TXT”的新文档列出每个字及其出现次数，并可以查看该结果。
3. 英文词频分析：
此部分针对英文文本设计，旨在统计单词在文档中的频率。通过加载英语的TXT文件并点击相应按钮即可完成这项任务；系统还支持查询特定单词的位置信息以及查看其所属的大纲结构。
4. 汉语词汇频率分析：
用户需要上传已经分词处理过的TXT格式文件，以生成新的词频统计文档记录每个词语出现的次数。同时还可以指定过滤列表来排除不需要进行统计的一些词汇。
5. 社会网络和语义网络分析：
这一功能可能涉及对文本中实体关系的研究，例如人物之间的联系或概念间的关联等，并通过可视化的图表形式呈现出来以帮助理解文本内容的深层结构。虽然具体操作没有详细描述，但通常包括节点（如人物、概念）及边（表示关系）的构建和分析。
这些工具对于进行文本挖掘与数据分析非常有用，可以帮助研究者快速地理解和提取大量数据中的关键信息，并开展深入的研究工作。通过使用该系统的功能，用户可以对文本内容进行全面且多角度的量化分析从而发现潜在模式、趋势以及关联性，在新闻报道、市场调研及舆情监测等领域具有广泛的应用价值。
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