Advertisement

文本挖掘技术讲解——听北大杨建武教授分享

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本讲座由北京大学的杨建武教授主讲，深入浅出地介绍和探讨了文本挖掘的基本概念、关键技术及应用案例。适合对数据科学感兴趣的听众参与学习交流。 教授的文本挖掘技术课程PPT涵盖了文本情感分析与特征提取等内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 文本挖掘技术讲解——听北大杨建武教授分享
    优质
    本讲座由北京大学的杨建武教授主讲，深入浅出地介绍和探讨了文本挖掘的基本概念、关键技术及应用案例。适合对数据科学感兴趣的听众参与学习交流。 教授的文本挖掘技术课程PPT涵盖了文本情感分析与特征提取等内容。
     
  • 数据挖掘课程讲义（由东北大学王大玲教授制作）
    优质
    《数据挖掘课程讲义》是由东北大学资深教授王大玲精心编撰的教学资料，旨在系统地介绍数据挖掘的基本概念、核心技术及应用案例。该讲义内容丰富详实，结合了理论分析与实际操作，特别适合计算机科学及相关专业的学生和研究人员使用，是学习数据挖掘领域知识的宝贵资源。 东北大学计算机学院的名师课件对数据挖掘初学者非常有帮助，但需要具备一定的专业基础和英语水平。
     
  • 外国文本挖掘工具-PPT讲解文本挖掘
    优质
    本PPT旨在详细介绍用于处理和分析外语数据的文本挖掘工具，涵盖其功能、应用及案例研究，助力深入理解并有效运用这些技术。 IBM 提供了一系列文本挖掘工具，包括 TextMiner、Web搜索引擎 NetQuestion 和 Web Crawler 等。 TextMiner 是 IBM 的一款高级搜索工具，主要功能涵盖特征抽取、文档聚集、分类及检索等。它支持16种语言的多种格式文本数据，并采用深层次的分析与索引方法进行处理。此外，该工具还支持全文和索引查询，用户可以使用自然语言或布尔逻辑表达式来设定搜索条件。 TextMiner 采用了 Client-Server 结构设计，允许大量并发用户同时执行检索任务。它具备联机更新功能，在持续维护索引的同时仍能进行其他类型的搜索操作。
     
  • 文本挖掘的技术
    优质
    文本挖掘技术是指从大量非结构化文本数据中抽取有用信息和知识的过程，涉及自然语言处理、机器学习等方法，广泛应用于数据分析、情报研究等领域。 第一章：引言 第二章：文本特征提取技术 第三章：文本检索技术 第四章：文本自动分类技术 第五章：文本自动聚类技术 第六章：话题检测跟踪技术 第七章：文本过滤技术 第八章：关联分析技术 第九章：文档自动摘要技术 第十章：信息抽取 第十一章：智能问答（QA）技术 第十二章：文本情感分析技术 第十三章：Ontology介绍与应用 第十四章：半结构化文本挖掘方法 第十五章：文本挖掘工具与应用
     
  • 文本挖掘的技术
    优质
    简介：文本挖掘技术是从大量未结构化文本数据中抽取有用信息和知识的过程，涉及自然语言处理、机器学习等方法，应用广泛如搜索引擎优化、情感分析等领域。 第一章：引言 第二章：文本特征提取技术 第三章：文本检索技术 第四章：文本自动分类技术 第五章：文本自动聚类技术 第六章：话题检测跟踪技术 第七章：文本过滤技术 第八章：关联分析技术 第九章：文档自动摘要技术 第十章：信息抽取 第十一章：智能问答（QA）技术 第十二章：文本情感分析技术 第十三章：Ontology 第十四章：半结构化文本挖掘方法 第十五章：文本挖掘工具与应用
     
  • R语言的文本挖掘技术
    优质
    本课程专注于使用R语言进行高效的文本数据处理与分析，涵盖从基础到高级的各种文本挖掘方法和技术。 本段落将详细介绍R语言在文本挖掘中的应用方法，从理论基础到实际操作步骤，并通过实用案例深入浅出地讲解，帮助读者更好地理解R语言的文本挖掘技术。
     
  • Python在文本分类中的数据挖掘技术
    优质
    本文章介绍了如何利用Python进行文本分类的数据挖掘工作，包括特征提取、模型训练和评估等步骤。 数据挖掘利用Python 3.6进行文本分类。
     
  • Python文本挖掘系统的TextMining技术
    优质
    本系统基于Python开发，采用TextMining技术进行高效的数据处理与分析，适用于大规模文本数据集的深度挖掘。 文本挖掘系统功能介绍包括了以下方面： 1. 文本过滤、去重及邮件实时通知。 2. 关键字提取。 3. 文本分类并自动打标签。 4. 根据景点评价进行推荐。 该系统的架构支持中英文处理，具体如下： - 英文分词采用nltk工具包实现。安装命令为：pip install nltk - 中文分词使用jieba工具包完成。安装指令是：pip install jieba 关于jieba的配置文件说明： 1. 主字典(dict)用于存放基础词汇。 2. 用户自定义词典(user_dict)，即白名单，如果新加入的过滤词（包括黑名单和白名单中的词语）无法被正确分词，则需要在主字典或用户词典中添加这些单词及其频率。每个条目占一行。 停用词(stopwords)、黑名单(blackwords)： - 停用词文件包含随时可更新并重启生效的词汇，每行一个词条。 - 黑名单用于过滤特定词语，同样支持动态调整和即时应用，每行记录一条禁用项。
     
  • 基于文本的数据挖掘技术
    优质
    基于文本的数据挖掘技术是指从大量非结构化文本数据中提取有价值信息和知识的过程和技术。这种方法利用机器学习算法、自然语言处理等手段，帮助用户发现隐藏在大规模文档集合中的模式和趋势，广泛应用于信息检索、社交网络分析、舆情监控等领域。 数据分类问题是人类面临的一个重要且普遍的问题。正确地对事物进行分类有助于人们认识世界，并使杂乱无章的现实变得有条理。因此，在科学技术、工农业生产以及商业领域，数据分类与文本分类都扮演着至关重要的角色，例如在人类基因序列识别、电子商务、图书分类、搜索引擎和动植物分类等方面的应用。随着计算机技术的发展，现在可以利用计算机自动地或辅以少量人工帮助对大量数据进行快速且准确的分类；这种自动（半自动）的方法被称为分类器。 近年来，由于互联网迅速发展以及人们使用信息技术生产和收集数据能力的提高，大规模网络文本库不断涌现。为了便于在海量文本库中搜索、过滤和管理这些文档，基于人工智能技术的自动化文本分类方法成为研究的重点。
     
  • 北京大学--文本挖掘课程资料PDF
    优质
    本资料为北京大学提供的文本挖掘课程相关材料，涵盖自然语言处理、信息检索及数据挖掘等领域知识与技术应用实例，适用于研究学习和项目参考。格式为便于查阅和分享的PDF文档。 本资料来自互联网，是北京大学计算机系研究生教程的一部分，由杨建武教授授课。课程包含15章内容，涵盖了特征提取、检索、分类、聚类、摘要以及情感分析等主题。这份材料非常适合相关专业的大三到研一学生自学使用，非常推荐学习。