文本挖掘

文本特征选择

在做文本挖掘，特别是有监督的学习时，常常需要从文本中提取特征，提取出对学习有价值的分类，而不是把所有的词都用上，因此一些词对分类的作用不大，比如“的、是、在、了”等停用词。
梦幻之窗·2020-08-24 04:08

scikit-learn 文本挖掘概念

文本挖掘textmining知识密集的处理过程，使用分析工具与文档集合动态交互。类似于数据挖掘的方式，文本挖掘旨在通过识别令人感兴趣的模式来提取和搜索数据源中有用信息。
喂鱼W_y·2020-08-24 04:13

自然语言处理实践（新闻文本分类）——task03

基于机器学习的文本分类TF-IDFTF-IDF算法是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法，它可以体现一个文档中词语在语料库中的重要程度。
M.〽·2020-08-24 04:18

用R语言实现文本挖掘（tm）、聚类

最近因为写毕业论文，想要找找怎样能够识别不相干方法评论，结果看到了R语言中使用K-mean聚类，可以查看不在聚类范围类的，输出异常的评论。由于K-mean聚类是针对数值型数据的，所以在运用K-mean聚类算法对文本进行主题聚类时，需要经历分词、词向量、文档-词矩阵等，用到了几个包。我原先针对这部分的文本分析主要时用Python中的结巴工具分词、提出关键词、LDA主题分类等方法。今天想要试试用R语言
紫夜馨空·2020-08-24 04:36

应用scikit-learn做文本分类

文本挖掘的paper没找到统一的benchmark，只好自己跑程序，走过路过的前辈如果知道20newsgroups或者其它好用的公共数据集的分类（最好要所有类分类结果，全部或取部分特征无所谓）麻烦留言告知下现在的
小飞侠-2·2020-08-24 01:53

R语言-文本挖掘例子

以总理2015报告原文进行挖掘处理，先将报告内容保存为TXT格式文本。需要的包：rJava，Rwordseg，wordcloud。library(rJava)library(Rwordseg)library(wordcloud)1、读入文本数据mydata<-read.csv("D:/test/R/report2015.txt",stringsAsFactors=FALSE,header=FALS
hongweigg·2020-08-24 00:09

文本挖掘----基于OCR的文档关键字提取

前言紧急添加：有人反馈看不懂。那是因为没有看姐妹篇，《你有没有想到，这样的观点挖掘引擎？》。请先阅读本文，再继续看下去！做了一段时间的OCR，把大量的图片、PDF处理成了文本。请注意：这些文本在互联网上属于稀有资源。这些文本以前都放在一个盒子里，如今，用OCR做钥匙打开盒子。取出东西，是好是坏也没人知道。但是，总得取出来看看。所以，TextMining就有了用处。我们把这些稀缺数据拿来挖一挖。万一
谷震平·2020-08-24 00:07

R语言做文本挖掘 Part4文本分类

Part4文本分类【发现有人转载，决定把格式什么重新整理一遍，有时间做个进阶版文本挖掘，恩！原文地址：CSDN-R语言做文本挖掘Part4文本分类】Part3文本聚类里讲到过，分类跟聚类的简单差异。
EchoCaiCai·2020-08-24 00:51

重磅︱文本挖掘深度学习之word2vec的R语言实现

笔者寄语：2013年末，Google发布的word2vec工具引起了一帮人的热捧，大家几乎都认为它是深度学习在自然语言领域的一项了不起的应用，各种欢呼“深度学习在自然语言领域开始发力了”。基于word2vec现在还出现了doc2vec，word2vec相比传统，考虑单词上下文的语义；但是doc2vec不仅考虑了单词上下文的语义，还考虑了单词在段落中的顺序。如果想要了解word2vec的实现原理，应
悟乙己·2020-08-23 11:55

tidytext | 耳目一新的R-style文本分析库

有一本R语言的文本挖掘书《TextminingwithR》，知识体系挺完整的，该书主力分析工具是R语言的tidytext包。
邓旭东HIT·2020-08-23 08:50

探索说明文的课堂深度

一一读王君老师《苏州园林》教学实录有感关于说明文教学，似乎并无太多的文本挖掘点。今天读了王君老师的《苏州园林》教学实录，让我对说明文教学有了新的认识。
玫兰妮·2020-08-23 01:14

文本特征选择之互信息和卡方

参考：http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/text_feature_selection.html在做文本挖掘，特别是有监督的学习时，常常需要从文本中提取特征，提取出对学习有价值的分类
一个人的场域·2020-08-22 22:23

文本挖掘：twitter推特LDA主题情感分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=1506“高度信息化的今天,社交媒体向我们提供直接认识外界的一个窗口,决定着大家对一个地区的认知，像是一双对地区形象“塑型”的“看不见”的手。▼根据这个背景，tecdat对素有“塞上江南”之称的宁夏热门推文（hottweet，推特中的热门推文是指被转推或被收藏过的推文，相比普通推文影响力更大）进行了分析。研究人员发现网友们关注的主题，同时倾听大家呈
LT_Ge·2020-08-22 16:30

R语言中对文本数据进行主题模型topic modeling分析

p=4333主题建模在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成自然组，以便我们可以分别理解它们。
LT_Ge·2020-08-22 15:56

R语言中对文本数据进行主题模型topic modeling分析

p=4333主题建模在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成自然组，以便我们可以分别理解它们。
LT_Ge·2020-08-22 15:30

R语言文本挖掘NASA数据网络分析，tf-idf和主题建模

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6763NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集;这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。我们可以使用这些数据集的元数据来理解它们之间的联系。1NASA如何组织数据首先，让我们下载JSON文件，并查看元数据中存储的名称。metadata%count(word,sort=TRUE)最常见的关键字是什么？nasa_ke
LT_Ge·2020-08-22 14:46

R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究

原文链接：[](https://www.cnblogs.com/tecda...http://tecdat.cn/?p=6864[](https://www.cnblogs.com/tecda...我们将对1993年发送到20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析。此数据集中的Usenet公告板包括新闻组用于政治，宗教，汽车，体育和密码学等主题。预处理我们首先阅读20news-bydat
LT_Ge·2020-08-22 14:45

基于裁判文书与犯罪案例文本挖掘项目

LawCrimeMiningLawCrimeMiningBasedonCorpusbuildandcontentanalysisbyNLPmethods.基于领域语料库构建与NLP方法的裁判文书与犯罪案例文本挖掘项目项目地址
liuhuanyong_iscas·2020-08-22 12:48

【计算机视觉】基于BOW的图像检索

在数据库很大的情况下，这样的查询方式会耗费很多时间，通过前任的不懈努力，已经成功引入文本挖掘技
知足的的亚伯圆·2020-08-22 04:20

大数据信息挖掘中文分词是关键

中文分词是中文信息处理的一个基础环节，已被广泛应用于中文文本处理、信息提取、文本挖掘等应用中。分词涉及许多方面的问题，主要包括：(1).核心词表问题：许多分词算法都需要有一个
weixin_34245082·2020-08-22 04:43

大数据语义分析：灵玖中文分词的分词处理

中文分词是中文信息处理的一个基础环节，已被广泛应用于中文文本处理、信息提取、文本挖掘等应用中。分词涉及许多方面的问题，主要包括：(1).核心词表问题：许多分词算法都需要有一个
congzhou9273·2020-08-22 01:54

Python计算机视觉编程第七章 图像搜索

图像搜索1基于内容的图像检索2视觉单词3图像索引3.1建立数据库3.2添加图像4在数据库中搜索图像4.1利用索引获取候选图像4.2用一幅图像进行查询5使用几何特性对结果排序本章将展示如何利用文本挖掘技术对基于图像视觉内容进行图像搜索
Yangshengming_zZ·2020-08-22 00:32

文本分析4-词频统计与词云展示

笔记来自课程：玩转文本挖掘（51ct0学院），总结整理为个人学习、复习使用，供参考。
小白自留地·2020-08-21 21:26

文本分析3-jieba分词

笔记来自课程：玩转文本挖掘（51ct0学院），总结整理为个人学习、复习使用，供参考。分词思想和工具也有很多，这里先只学习jeiba分词。
小白自留地·2020-08-21 21:26

文本分析2-python文本数据导入操作

笔记来自课程：玩转文本挖掘（51ct0学院），总结整理为个人学习、复习使用，供参考。英文文本天生带有空格，而中文文本没有间隔，且中文同一个词在不同语境下的含义不同，中文的智能分词及分析相对难度要高。
小白自留地·2020-08-21 21:25

Learning to rank的讲解，单文档方法（Pointwise），文档对方法（Pairwise），文档列表方法（Listwise）

LTR已经被广泛应用到文本挖掘的很多领域，比如IR中排序返回的文档，推荐系统中的候选产品、用户排序，机器翻译中排序候选翻译结果等等。
yuhushangwei·2020-08-21 11:10

用R挖掘Twitter数据

TwitterR包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。本文是关于如何使用TwitterR包获取twitter数据并将其导入R，然后对它进行一些有趣的数据分析。第一步是注册一个你的应用程序。
LT_Ge·2020-08-21 04:24

用R进行网站评论文本挖掘聚类

原文：http://tecdat.cn/?p=3994对于非结构化的网站中文评论信息，r的中文词频包可能是用来挖掘其潜在信息的好工具，要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。比如对于如下的网站评论信息：通过一系列的文本处理和高频词汇
LT_Ge·2020-08-21 04:23

文本挖掘：LDA模型对公号文章主题分析1

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2175/案例1早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。当你还在纠结“人工智能”安利值不值得吃，最近不少朋友家里又出现智能门锁，相比传统门锁来说，究竟能有多智能？早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。现在人们生活越来越便捷，人们也更加倾向于智能化家居，
LT_Ge·2020-08-21 04:35

基于LDA主题模型聚类的商品评论文本挖掘

原文链接http://tecdat.cn/?p=1474Homeapplianceindustryandconsumerupgradesquietlyunfolded.Thischangeinthemarketsothatconsumerexpectationsofhouseholdappliancesisnolongerjustasimplefunctiontomeet,butmoredetai
LT_Ge·2020-08-21 04:37

文本挖掘：LDA模型对公号文章主题分析案例报告

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2175/案例1早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。当你还在纠结“人工智能”安利值不值得吃，最近不少朋友家里又出现智能门锁，相比传统门锁来说，究竟能有多智能？早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。现在人们生活越来越便捷，人们也更加倾向于智能化家居，
LT_Ge·2020-08-21 03:59

基于LDA主题模型聚类的商品评论文本挖掘

原文链接http://tecdat.cn/?p=1474Homeapplianceindustryandconsumerupgradesquietlyunfolded.Thischangeinthemarketsothatconsumerexpectationsofhouseholdappliancesisnolongerjustasimplefunctiontomeet,butmoredetai
LT_Ge·2020-08-21 03:57

文本挖掘：twitter推特LDA主题情感分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=1506“高度信息化的今天,社交媒体向我们提供直接认识外界的一个窗口,决定着大家对一个地区的认知，像是一双对地区形象“塑型”的“看不见”的手。▼根据这个背景，tecdat对素有“塞上江南”之称的宁夏热门推文（hottweet，推特中的热门推文是指被转推或被收藏过的推文，相比普通推文影响力更大）进行了分析。研究人员发现网友们关注的主题，同时倾听大家呈
LT_Ge·2020-08-21 03:57

scrapy爬虫框架和selenium的使用：对优惠券推荐网站数据LDA文本挖掘

原文链接：http://tecdat.cn/?p=12203介绍每个人都喜欢省钱。我们都试图充分利用我们的资金，有时候这是最简单的事情，可以造成最大的不同。长期以来，优惠券一直被带到超市拿到折扣，但使用优惠券从未如此简单，这要归功于Groupon。Groupon是一个优惠券推荐服务，可以在您附近的餐馆和商店广播电子优惠券。其中一些优惠券可能非常重要，特别是在计划小组活动时，因为折扣可以高达60％。
LT_Ge·2020-08-21 03:10

R语言文本挖掘NASA数据网络分析，tf-idf和主题建模

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6763NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集;这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。我们可以使用这些数据集的元数据来理解它们之间的联系。1NASA如何组织数据首先，让我们下载JSON文件，并查看元数据中存储的名称。metadata%count(word,sort=TRUE)最常见的关键字是什么？nasa_ke
LT_Ge·2020-08-21 00:21

R语言文本挖掘NASA数据网络分析，tf-idf和主题建模

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6763NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集;这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。我们可以使用这些数据集的元数据来理解它们之间的联系。1NASA如何组织数据首先，让我们下载JSON文件，并查看元数据中存储的名称。metadata%count(word,sort=TRUE)最常见的关键字是什么？nasa_ke
LT_Ge·2020-08-21 00:50

R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究

原文链接：[](https://www.cnblogs.com/tecda...http://tecdat.cn/?p=6864[](https://www.cnblogs.com/tecda...我们将对1993年发送到20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析。此数据集中的Usenet公告板包括新闻组用于政治，宗教，汽车，体育和密码学等主题。预处理我们首先阅读20news-bydat
LT_Ge·2020-08-21 00:49

R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究

原文链接：[](https://www.cnblogs.com/tecda...http://tecdat.cn/?p=6864[](https://www.cnblogs.com/tecda...我们将对1993年发送到20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析。此数据集中的Usenet公告板包括新闻组用于政治，宗教，汽车，体育和密码学等主题。预处理我们首先阅读20news-bydat
LT_Ge·2020-08-21 00:48

机器学习当道，还在使用基于词典的文本挖掘方法么，过时啦！

摘要：机器学习时代，基于词典的文本挖掘方法已不那么适用，快用新方法开始你的探索吧！摘要：机器学习时代，基于词典的文本挖掘方法已不那么适用，快用新方法开始你的探索吧！
阿里云云栖号·2020-08-20 20:02

机器学习当道，还在使用基于词典的文本挖掘方法么，过时啦！

摘要：机器学习时代，基于词典的文本挖掘方法已不那么适用，快用新方法开始你的探索吧！摘要：机器学习时代，基于词典的文本挖掘方法已不那么适用，快用新方法开始你的探索吧！
阿里云云栖号·2020-08-20 20:02

第七篇|Spark平台下基于LDA的k-means算法实现

通过本文你可以了解到：文本挖掘的基本流程LDA主题模型算法K-means算法Spark平台下LDA主题模型实现Spark平台下基于LDA的K-means算法实现1.文本挖掘模块设计1.1文本挖掘流程文本分析是机器学习中的一个很宽泛的领域
西贝木土·2020-08-20 17:31

第七篇|Spark平台下基于LDA的k-means算法实现

通过本文你可以了解到：文本挖掘的基本流程LDA主题模型算法K-means算法Spark平台下LDA主题模型实现Spark平台下基于LDA的K-means算法实现1.文本挖掘模块设计1.1文本挖掘流程文本分析是机器学习中的一个很宽泛的领域
西贝木土·2020-08-20 17:30

用R对Twitter用户的编程语言语义分析

TwitterR包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。本文是关于如何使用TwitterR包获取twitter数据并将其导入R，然后对它进行一些有趣的数据分析。第一步是注册一个你的应用程序。
LT_Ge·2020-08-20 17:18

用R对Twitter用户的编程语言语义分析

TwitterR包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。本文是关于如何使用TwitterR包获取twitter数据并将其导入R，然后对它进行一些有趣的数据分析。第一步是注册一个你的应用程序。
LT_Ge·2020-08-20 17:18

文本挖掘（一）—— 新词发现2

续接文本挖掘（一）——新词发现1苏剑林新词发现https://spaces.ac.cn/archives/6920进一步解读基于词典分词原理：基于词典和AC自动机的快速分词优缺点：便于维护，容易适应领域
微知girl·2020-08-20 13:00

技术干货 | 如何做好文本关键词提取？从三种算法说起

因此，关键词提取在文本挖掘领域是一个很重要的部分作者|韩信官网|www.datayuan.cn微信公众号ID|datayuancn在自然语言处理领域，处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来
数据猿·2020-08-20 09:36

智能文本信息抽取算法的进阶与应用

一、什么是文本挖掘？讨论文本挖掘之前，我们要先说一下数据挖掘的概念，因为文本挖掘是数据挖掘的一个分支。数据挖掘（DataMining）指从大量的数据中通过算法搜索隐藏在其中信息的过程。
Python大本营·2020-08-20 08:47

《Python计算机视觉》学习之图像检索

利用文本挖掘技术对基于图像视觉内容进行图像搜索。矢量空间模型，是用来表示和搜索文本文档的模型。矢量包含每个单词出现的次数，而在其他地方包含很多0元素。
@lyp1997·2020-08-20 07:13

文本挖掘需要的技术栈

爬取框架Scrapy分布式爬虫数据存储MySql存储分布式存储-NoSQL数据库HDFS存储ElasticSearch存储其他分布式存储方案爬虫技巧表单处理模拟登陆验证码处理爬虫代理池网页内容处理爬虫容错文本挖掘库
william199912·2020-08-20 06:42

利用python对简书文章进行文本挖掘【词云/word2vec/LDA/t-SNE】

这是一个快速上手词云/word2vec/LDA/t-SNE的一个小例子，实践之后，可以让大家对这些方法有初步的了解。以下代码在jupyternotebook中测试通过，代码请戳这里。简单介绍下数据简书有个简书交友的专题，某知名博主爬取了该专题2700余篇文章，我就偷个懒直接拿来用了～数据呢，大概就是长这个样子了：主要涵盖：作者，主页URL，文章标题，发布时间，阅读量，评论数，喜欢数，文章摘要，文章
alicelmx·2020-08-20 06:49
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