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文本挖掘演算法

發布時間: 2022-08-18 01:38:11

『壹』 做文本挖掘是否需要了解自然語言處理

當然需要。
既然是「文本挖掘」,自然語言處理最基本的功能點肯定都要做:
新詞發現、分詞、詞性標注、分類、自動提取標簽、實體自動發現和識別。
最基本的這些功能點做了之後,可以用統計方法完成簡單文本挖掘應用,統計方法比如:
TF/IDF、Map/Rece、貝葉斯。
再深入一些,就需要:
聚類(層次聚類、SVM、VSM)、情感趨勢分析。
再想提高:
語法分析、句式判斷。
但一般做到NLP最基本功能點+統計方法即可搞定一般的互聯網應用。

『貳』 常用的數據挖掘工具有哪些

常用的數據挖掘工具如下:

1.R:用 於統計分析和圖形化的計算機語言及分析工具,為了保證性能,其核心計算模塊是用C、C++和Fortran編寫的。同時為了便於使用,它提供了一種腳本語 言,即R語言。R語言和貝爾實驗室開發的S語言類似。R支持一系列分析技術,包括統計檢驗、預測建模、數據可視化等等。在CRAN上可以找到眾多開源的擴展包。R軟體的首選界面是命令行界面,通過編寫腳本來調用分析功能。
2Tanagra:使用圖形界面的數據挖掘軟體,採用了類似Windows資源管理器中的樹狀結構來組織分析組件。Tanagra缺乏高級的可視化能力,但它的強項是統計分析,提供了眾多的有參和無參檢驗方法。
3.Weka:可能是名氣最大的開源機器學習和數據挖掘軟體。高級用戶可以通過Java編程和命令行來調用其分析組件。同時,Weka也為普通用戶提供了圖形化界面,稱為 Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。

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『叄』 MI演算法是什麼

是文本特徵選擇演算法
特徵選擇在文本挖掘技術中是一個關鍵部分。訓練集中的文本逐個經過分詞後,可形成文本分類系統的全特徵空間,一般情況下,這個空間的維數都會較大,可達到幾十萬維。經過特徵選擇之後,在降低雜訊的同時,特徵空間的維數得以壓縮,最終能提高分類演算法的速度和分類精度。本文從傳統的MI(Mutual Infomation)出發,並對它進行改造,最後通過實驗驗證改進演算法的有效性。

『肆』 數據挖掘演算法與生活中的應用案例

數據挖掘演算法與生活中的應用案例

如何分辨出垃圾郵件」、「如何判斷一筆交易是否屬於欺詐」、「如何判斷紅酒的品質和檔次」、「掃描王是如何做到文字識別的」、「如何判斷佚名的著作是否出自某位名家之手」、「如何判斷一個細胞是否屬於腫瘤細胞」等等,這些問題似乎都很專業,都不太好回答。但是,如果了解一點點數據挖掘的知識,你,或許會有柳暗花明的感覺。
本文,主要想簡單介紹下數據挖掘中的演算法,以及它包含的類型。然後,通過現實中觸手可及的、活生生的案例,去詮釋它的真實存在。 一般來說,數據挖掘的演算法包含四種類型,即分類、預測、聚類、關聯。前兩種屬於有監督學習,後兩種屬於無監督學習,屬於描述性的模式識別和發現。
有監督學習有監督的學習,即存在目標變數,需要探索特徵變數和目標變數之間的關系,在目標變數的監督下學習和優化演算法。例如,信用評分模型就是典型的有監督學習,目標變數為「是否違約」。演算法的目的在於研究特徵變數(人口統計、資產屬性等)和目標變數之間的關系。
分類演算法分類演算法和預測演算法的最大區別在於,前者的目標變數是分類離散型(例如,是否逾期、是否腫瘤細胞、是否垃圾郵件等),後者的目標變數是連續型。一般而言,具體的分類演算法包括,邏輯回歸、決策樹、KNN、貝葉斯判別、SVM、隨機森林、神經網路等。
預測演算法預測類演算法,其目標變數一般是連續型變數。常見的演算法,包括線性回歸、回歸樹、神經網路、SVM等。
無監督學習無監督學習,即不存在目標變數,基於數據本身,去識別變數之間內在的模式和特徵。例如關聯分析,通過數據發現項目A和項目B之間的關聯性。例如聚類分析,通過距離,將所有樣本劃分為幾個穩定可區分的群體。這些都是在沒有目標變數監督下的模式識別和分析。
聚類分析聚類的目的就是實現對樣本的細分,使得同組內的樣本特徵較為相似,不同組的樣本特徵差異較大。常見的聚類演算法包括kmeans、系譜聚類、密度聚類等。
關聯分析關聯分析的目的在於,找出項目(item)之間內在的聯系。常常是指購物籃分析,即消費者常常會同時購買哪些產品(例如游泳褲、防曬霜),從而有助於商家的捆綁銷售。
基於數據挖掘的案例和應用上文所提到的四種演算法類型(分類、預測、聚類、關聯),是比較傳統和常見的。還有其他一些比較有趣的演算法分類和應用場景,例如協同過濾、異常值分析、社會網路、文本分析等。下面,想針對不同的演算法類型,具體的介紹下數據挖掘在日常生活中真實的存在。下面是能想到的、幾個比較有趣的、和生活緊密關聯的例子。
基於分類模型的案例這裡面主要想介紹兩個案例,一個是垃圾郵件的分類和判斷,另外一個是在生物醫葯領域的應用,即腫瘤細胞的判斷和分辨。
垃圾郵件的判別郵箱系統如何分辨一封Email是否屬於垃圾郵件?這應該屬於文本挖掘的范疇,通常會採用樸素貝葉斯的方法進行判別。它的主要原理是,根據郵件正文中的單詞,是否經常出現在垃圾郵件中,進行判斷。例如,如果一份郵件的正文中包含「報銷」、「發票」、「促銷」等詞彙時,該郵件被判定為垃圾郵件的概率將會比較大。
一般來說,判斷郵件是否屬於垃圾郵件,應該包含以下幾個步驟。
第一,把郵件正文拆解成單片語合,假設某篇郵件包含100個單詞。
第二,根據貝葉斯條件概率,計算一封已經出現了這100個單詞的郵件,屬於垃圾郵件的概率和正常郵件的概率。如果結果表明,屬於垃圾郵件的概率大於正常郵件的概率。那麼該郵件就會被劃為垃圾郵件。
醫學上的腫瘤判斷如何判斷細胞是否屬於腫瘤細胞呢?腫瘤細胞和普通細胞,有差別。但是,需要非常有經驗的醫生,通過病理切片才能判斷。如果通過機器學習的方式,使得系統自動識別出腫瘤細胞。此時的效率,將會得到飛速的提升。並且,通過主觀(醫生)+客觀(模型)的方式識別腫瘤細胞,結果交叉驗證,結論可能更加靠譜。
如何操作?通過分類模型識別。簡言之,包含兩個步驟。首先,通過一系列指標刻畫細胞特徵,例如細胞的半徑、質地、周長、面積、光滑度、對稱性、凹凸性等等,構成細胞特徵的數據。其次,在細胞特徵寬表的基礎上,通過搭建分類模型進行腫瘤細胞的判斷。
基於預測模型的案例這裡面主要想介紹兩個案例。即通過化學特性判斷和預測紅酒的品質。另外一個是,通過搜索引擎來預測和判斷股價的波動和趨勢。
紅酒品質的判斷如何評鑒紅酒?有經驗的人會說,紅酒最重要的是口感。而口感的好壞,受很多因素的影響,例如年份、產地、氣候、釀造的工藝等等。但是,統計學家並沒有時間去品嘗各種各樣的紅酒,他們覺得通過一些化學屬性特徵就能夠很好地判斷紅酒的品質了。並且,現在很多釀酒企業其實也都這么幹了,通過監測紅酒中化學成分的含量,從而控制紅酒的品質和口感。
那麼,如何判斷鑒紅酒的品質呢?
第一步,收集很多紅酒樣本,整理檢測他們的化學特性,例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。
第二步,通過分類回歸樹模型進行預測和判斷紅酒的品質和等級。
搜索引擎的搜索量和股價波動一隻南美洲熱帶雨林中的蝴蝶,偶爾扇動了幾下翅膀,可以在兩周以後,引起美國德克薩斯州的一場龍卷風。你在互聯網上的搜索是否會影響公司股價的波動?
很早之前,就已經有文獻證明,互聯網關鍵詞的搜索量(例如流感)會比疾控中心提前1到2周預測出某地區流感的爆發。
同樣,現在也有些學者發現了這樣一種現象,即公司在互聯網中搜索量的變化,會顯著影響公司股價的波動和趨勢,即所謂的投資者注意力理論。該理論認為,公司在搜索引擎中的搜索量,代表了該股票被投資者關注的程度。因此,當一隻股票的搜索頻數增加時,說明投資者對該股票的關注度提升,從而使得該股票更容易被個人投資者購買,進一步地導致股票價格上升,帶來正向的股票收益。這是已經得到無數論文驗證了的。
基於關聯分析的案例:沃爾瑪的啤酒尿布啤酒尿布是一個非常非常古老陳舊的故事。故事是這樣的,沃爾瑪發現一個非常有趣的現象,即把尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品擺在一起,能夠大幅增加兩者的銷量。原因在於,美國的婦女通常在家照顧孩子,所以,她們常常會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布,而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。沃爾瑪從數據中發現了這種關聯性,因此,將這兩種商品並置,從而大大提高了關聯銷售。
啤酒尿布主要講的是產品之間的關聯性,如果大量的數據表明,消費者購買A商品的同時,也會順帶著購買B產品。那麼A和B之間存在關聯性。在超市中,常常會看到兩個商品的捆綁銷售,很有可能就是關聯分析的結果。
基於聚類分析的案例:零售客戶細分對客戶的細分,還是比較常見的。細分的功能,在於能夠有效的劃分出客戶群體,使得群體內部成員具有相似性,但是群體之間存在差異性。其目的在於識別不同的客戶群體,然後針對不同的客戶群體,精準地進行產品設計和推送,從而節約營銷成本,提高營銷效率。
例如,針對商業銀行中的零售客戶進行細分,基於零售客戶的特徵變數(人口特徵、資產特徵、負債特徵、結算特徵),計算客戶之間的距離。然後,按照距離的遠近,把相似的客戶聚集為一類,從而有效的細分客戶。將全體客戶劃分為諸如,理財偏好者、基金偏好者、活期偏好者、國債偏好者、風險均衡者、渠道偏好者等。
基於異常值分析的案例:支付中的交易欺詐偵測採用支付寶支付時,或者刷信用卡支付時,系統會實時判斷這筆刷卡行為是否屬於盜刷。通過判斷刷卡的時間、地點、商戶名稱、金額、頻率等要素進行判斷。這裡面基本的原理就是尋找異常值。如果您的刷卡被判定為異常,這筆交易可能會被終止。
異常值的判斷,應該是基於一個欺詐規則庫的。可能包含兩類規則,即事件類規則和模型類規則。第一,事件類規則,例如刷卡的時間是否異常(凌晨刷卡)、刷卡的地點是否異常(非經常所在地刷卡)、刷卡的商戶是否異常(被列入黑名單的套現商戶)、刷卡金額是否異常(是否偏離正常均值的三倍標准差)、刷卡頻次是否異常(高頻密集刷卡)。第二,模型類規則,則是通過演算法判定交易是否屬於欺詐。一般通過支付數據、賣家數據、結算數據,構建模型進行分類問題的判斷。
基於協同過濾的案例:電商猜你喜歡和推薦引擎電商中的猜你喜歡,應該是大家最為熟悉的。在京東商城或者亞馬遜購物,總會有「猜你喜歡」、「根據您的瀏覽歷史記錄精心為您推薦」、「購買此商品的顧客同時也購買了商品」、「瀏覽了該商品的顧客最終購買了商品」,這些都是推薦引擎運算的結果。
這裡面,確實很喜歡亞馬遜的推薦,通過「購買該商品的人同時購買了**商品」,常常會發現一些質量比較高、較為受認可的書。一般來說,電商的「猜你喜歡」(即推薦引擎)都是在協同過濾演算法(Collaborative Filter)的基礎上,搭建一套符合自身特點的規則庫。即該演算法會同時考慮其他顧客的選擇和行為,在此基礎上搭建產品相似性矩陣和用戶相似性矩陣。基於此,找出最相似的顧客或最關聯的產品,從而完成產品的推薦。
基於社會網路分析的案例:電信中的種子客戶種子客戶和社會網路,最早出現在電信領域的研究。即,通過人們的通話記錄,就可以勾勒出人們的關系網路。電信領域的網路,一般會分析客戶的影響力和客戶流失、產品擴散的關系。
基於通話記錄,可以構建客戶影響力指標體系。採用的指標,大概包括如下,一度人脈、二度人脈、三度人脈、平均通話頻次、平均通話量等。基於社會影響力,分析的結果表明,高影響力客戶的流失會導致關聯客戶的流失。其次,在產品的擴散上,選擇高影響力客戶作為傳播的起點,很容易推動新套餐的擴散和滲透。
此外,社會網路在銀行(擔保網路)、保險(團伙欺詐)、互聯網(社交互動)中也都有很多的應用和案例。
基於文本分析的案例這裡面主要想介紹兩個案例。一個是類似「掃描王」的APP,直接把紙質文檔掃描成電子文檔。相信很多人都用過,這里准備簡單介紹下原理。另外一個是,江湖上總是傳言紅樓夢的前八十回和後四十回,好像並非都是出自曹雪芹之手,這裡面准備從統計的角度聊聊。
字元識別:掃描王APP手機拍照時會自動識別人臉,還有一些APP,例如掃描王,可以掃描書本,然後把掃描的內容自動轉化為word。這些屬於圖像識別和字元識別(Optical Character Recognition)。圖像識別比較復雜,字元識別理解起來比較容易些。
查找了一些資料,字元識別的大概原理如下,以字元S為例。
第一,把字元圖像縮小到標准像素尺寸,例如12*16。注意,圖像是由像素構成,字元圖像主要包括黑、白兩種像素。
第二,提取字元的特徵向量。如何提取字元的特徵,採用二維直方圖投影。就是把字元(12*16的像素圖)往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12個維度,垂直方向有16個維度。這樣分別計算水平方向上各個像素行中黑色像素的累計數量、垂直方向各個像素列上的黑色像素的累計數量。從而得到水平方向12個維度的特徵向量取值,垂直方向上16個維度的特徵向量取值。這樣就構成了包含28個維度的字元特徵向量。
第三,基於前面的字元特徵向量,通過神經網路學習,從而識別字元和有效分類。
文學著作與統計:紅樓夢歸屬這是非常著名的一個爭論,懸而未決。對於紅樓夢的作者,通常認為前80回合是曹雪芹所著,後四十回合為高鶚所寫。其實主要問題,就是想確定,前80回合和後40回合是否在遣詞造句方面存在顯著差異。
這事讓一群統計學家比較興奮了。有些學者通過統計名詞、動詞、形容詞、副詞、虛詞出現的頻次,以及不同詞性之間的相關系做判斷。有些學者通過虛詞(例如之、其、或、亦、了、的、不、把、別、好),判斷前後文風的差異。有些學者通過場景(花卉、樹木、飲食、醫葯與詩詞)頻次的差異,來做統計判斷。總而言之,主要通過一些指標量化,然後比較指標之間是否存在顯著差異,藉此進行寫作風格的判斷。

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『伍』 數據挖掘與文本挖掘的區別

本質不同,數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程,文本挖掘有時也被稱為文字探勘、文本數據挖掘等,大致相當於文字分析,一般指文本處理過程中產生高質量的信息

數據挖掘通常與計算機科學有關,並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。文本挖掘,高質量的信息通常通過分類和預測來產生,如模式識別。文本挖掘通常涉及輸入文本的處理過程(通常進行分析,同時加上一些衍生語言特徵以及消除雜音,隨後插入到資料庫中) ,產生結構化數據,並最終評價和解釋輸出。

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『陸』 如何進行文本挖掘,文本挖掘的目的,web挖掘和目的

一、文本挖掘定義
文本挖掘指的是從文本數據中獲取有價值的信息和知識,它是數據挖掘中的一種方法。文本挖掘中最重要最基本的應用是實現文本的分類和聚類,前者是有監督的挖掘演算法,後者是無監督的挖掘演算法。
二、文本挖掘步驟
1)讀取資料庫或本地外部文本文件
2)文本分詞
2.1)自定義字典
2.2)自定義停止詞
2.3)分詞
2.4)文字雲檢索哪些詞切的不準確、哪些詞沒有意義,需要循環2.1、2.2和 2.3步驟
3)構建文檔-詞條矩陣並轉換為數據框
4)對數據框建立統計、挖掘模型
5)結果反饋
三、文本挖掘所需工具

文本挖掘將使用R語言實現,除此還需載入幾個R包,它們是tm包、tmcn包、Rwordseg包和wordcloud包。
四、實戰
本文所用數據集來自於sougou實驗室數據。

『柒』 ictclas文本挖掘採用什麼演算法

ICTCLAS分詞系統是個NB的系統,這幾天找到了仔細試了試,效率奇高,比自己搞字典,分詞演算法效率不知高了很多倍,用起來也是非常簡單的,BOSS需要導出自定義詞庫,然後用文章訓練詞庫,不管了,反正可以使用了。DT地用hash做了兩個星期,進度很慢

『捌』 nlp實習面試演算法題不會能過嘛

不能過
nlp演算法
人工智慧演算法大體上來說可以分類兩類:基於統計的機器學習演算法(MachineLearning)和深度學習演算法(DeepLearning)
總的來說,在sklearn中機器學習
演算法大概的分類如下:
1.純演算法類
(1).回歸演算法
(2).分類演算法
(3).聚類演算法
(4)降維演算法
(5)概率圖模型演算法
(6)文本挖掘演算法
(7)優化演算法
(8)深度學習演算法
2.建模方面
(1).模型優化
(2).數據預處理覺得有用點個贊吧

『玖』 自然語言處理和文本挖掘的關系

自然語言處理(NLP)關注的是人類的自然語言與計算機設備之間的相互關系。NLP是計算機語言學的重要方面之一,它同樣也屬於計算機科學和人工智慧領域。而文本挖掘和NLP的存在領域類似,它關注的是識別文本數據中有趣並且重要的模式。

但是,這二者仍有不同。首先,這兩個概念並沒有明確的界定(就像「數據挖掘」和「數據科學」一樣),並且在不同程度上二者相互交叉,具體要看與你交談的對象是誰。我認為通過洞見級別來區分是最容易的。如果原始文本是數據,那麼文本挖掘就是信息,NLP就是知識,也就是語法和語義的關系。

雖然NLP和文本挖掘不是一回事兒,但它們仍是緊密相關的:它們處理同樣的原始數據類型、在使用時還有很多交叉。

我們的目的並不是二者絕對或相對的定義,重要的是要認識到,這兩種任務下對數據的預處理是相同的。

努力消除歧義是文本預處理很重要的一個方面,我們希望保留原本的含義,同時消除噪音。

以下就是處理文本任務的幾大主要步驟:

1.數據收集

獲取或創建語料庫,來源可以是郵箱、英文維基網路文章或者公司財報,甚至是莎士比亞的作品等等任何資料。

2.數據預處理

在原始文本語料上進行預處理,為文本挖掘或NLP任務做准備

數據預處理分為好幾步,其中有些步驟可能適用於給定的任務,也可能不適用。但通常都是標記化、歸一化和替代的其中一種。

3.數據挖掘和可視化

無論我們的數據類型是什麼,挖掘和可視化是探尋規律的重要步驟

常見任務可能包括可視化字數和分布,生成wordclouds並進行距離測量

4.模型搭建

這是文本挖掘和NLP任務進行的主要部分,包括訓練和測試

在適當的時候還會進行特徵選擇和工程設計

語言模型:有限狀態機、馬爾可夫模型、詞義的向量空間建模

機器學習分類器:樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、支持向量機、神經網路

序列模型:隱藏馬爾可夫模型、循環神經網路(RNN)、長短期記憶神經網路(LSTMs)

5.模型評估

模型是否達到預期?

度量標准將隨文本挖掘或NLP任務的類型而變化

以上觀點僅供參考,而在自然語言文本預處理方面的技術在國內效果比較好的並不多,具有代表性的如:北理工張華平博士的NLPIR大數據語義智能分析技術。NLPIR大數據語義智能分析平台是根據中文數據挖掘的綜合需求,融合了網路精準採集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,並針對互聯網內容處理的全技術鏈條的共享開發平台。如果感興

『拾』 哪些機器學習演算法可以處理多分類

maxsoft作為logistics二分類的改進版,天生適合多分類;神經網路(如bp神經網路,隨機權神經網路,RBF神經網路等);通過建立多個支持向量機或者最小二乘支持向量機分類模型,通過投票演算法選擇概率最大的分類標簽;也可以通過聚類演算法(KNN,kMeans等)等無監督學習演算法實現分類。
樸素貝葉斯分類器演算法是最受歡迎的學習方法之一,按照相似性分類,用流行的貝葉斯概率定理來建立機器學習模型,特別是用於疾病預測和文檔分類。 它是基於貝葉斯概率定理的單詞的內容的主觀分析的簡單分類。
如果特徵數量遠大於訓練樣本數,則使用邏輯回歸或線性核方法的SVM。
如果特徵數較小,而樣本數量相對較多,可以考慮高斯核方法的SVM。
如果特徵數少兒樣本數極大,可以考慮增加一些特徵,再使用邏輯回歸或線性核方法的SVM
神經網路則對上述情況都可適用,但訓練時間較長。

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