文本挖掘是利用计算机技术对文本文档进行筛选以进行研究和分析的过程。它通常被认为与称为数据挖掘的过程非常相似,但它依赖于特殊的编程来查找未分类的文本并找到意义或模式,而不是分析预先分类的数据库信息。文本挖掘在科学、营销和数据组织等领域有许多应用。
将单词组织成语言所涉及的复杂性对于计算机来说太过极端,无法处理,但科学家们一直在努力改进这种编程。许多方法已经被开发出来,让科学家识别短语并发现有关文本的事实。这通常与完全破译含义不同,但它允许实现许多相同目标的捷径。文本挖掘利用了其中一些技术,随着这项技术的改进,文本挖掘通常也会得到改进。。
专家们主要使用文本信息分析来研究书面文档。由于需要花费大量的时间,因此很难分析大量的书面数据。计算机可以更快地阅读这篇课文,但他们无法理解。文本挖掘技术允许计算机在文本中发现有用的趋势,以一种可能揭示新事实或允许专家进行发现的方式呈现数据。
这种技术的一个应用实例是市场研究。专家可以分析产品名称的搜索结果,让程序寻找表达用户情感的短语。通过这种方式,他们可以非常详细地了解人们对他们产品的真实感受。他们也可以简单地寻找他们的产品,看看哪些短语最常出现,这可能有助于他们开发出如何取悦客户的新想法。
挖掘文本的另一个用途是分析类似主题的科学论文,寻找新的趋势或协议。这使得一些科学家能够做出在蛋白质分析等领域被证明有用的预测性假设。一些专家认为,这类应用最终可能会带来意想不到的发现。
一个称为数据挖掘的过程实际上与文本挖掘非常相似,但通常不太复杂,因为它依赖于已经格式化为类别的文本。例如,该软件可以在数据库中浏览求职者的所有信息,寻找趋势。文本挖掘对于计算机来说更加困难,因为纯文本比带有类别的数据更难分析。
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