`

分享一本文本挖掘的书

阅读更多

好不容易从国外找到的,有需要的可以下来看看。

The information age has made it easy to store large amounts of data. The proliferation
of documents available on the Web, on corporate intranets, on news wires, and
elsewhere is overwhelming. However, although the amount of data available to us
is constantly increasing, our ability to absorb and process this information remains
constant. Search engines only exacerbate the problem by making more and more
documents available in a matter of a few key strokes.
Text mining is a new and exciting research area that tries to solve the information
overload problem by using techniques from data mining, machine learning, natural
language processing (NLP), information retrieval (IR), and knowledge management.
Text mining involves the preprocessing of document collections (text categorization,
information extraction, term extraction), the storage of the intermediate representations,
the techniques to analyze these intermediate representations (such as distribution
analysis, clustering, trend analysis, and association rules), and visualization of
the results.
This book presents a general theory of text mining along with the main techniques
behind it.We offer a generalized architecture for text mining and outline the
algorithms and data structures typically used by text mining systems.
The book is aimed at the advanced undergraduate students, graduate students,
academic researchers, and professional practitioners interested in complete coverage
of the text mining field. We have included all the topics critical to people
who plan to develop text mining systems or to use them. In particular, we have
covered preprocessing techniques such as text categorization, text clustering, and
information extraction and analysis techniques such as association rules and link
analysis.
The book tries to blend together theory and practice; we have attempted to
provide many real-life scenarios that show how the different techniques are used in
practice.When writing the book we tried to make it as self-contained as possible and
have compiled a comprehensive bibliography for each topic so that the reader can
expand his or her knowledge accordingly.
x

分享到:
评论

相关推荐

    优质课件 北京大学研究生课程文本挖掘 文本数据挖掘PPT教程(共67页) TextMining14-文本挖掘工具与应用.pptx

    在本北京大学研究生课程“文本挖掘”中,涵盖了从基础知识到高级应用的多个章节。 首先,引言部分介绍文本挖掘的重要性,它能帮助企业发现意外信息,比如竞争对手的新动态,从而设计出相应的对策。例如,通过新颖性...

    文本挖掘所需的批量文本

    文本挖掘是一种从大量非结构化文本中提取有价值信息的过程,它是数据挖掘领域的一个重要分支。在本数据集中,我们有将近3000个文件,这些文件被分类为10个不同的类别,包括计算机、环境、政治、体育、经济、军事等。...

    基于MATLAB的文本挖掘 - 英文版

    首先,文档表明这是一本关于文本挖掘的书,使用MATLAB软件作为主要工具。文本挖掘是一种信息处理技术,通过自动或半自动方式提取大量文本数据中隐藏的有价值信息的过程。这涉及到自然语言处理(Natural Language ...

    优质课件 北京大学研究生课程文本挖掘 文本数据挖掘全套PPT教程(共134页) TextMining05-聚类.pptx

    本套教程“北京大学研究生课程文本挖掘”涵盖了多个关键领域,包括特征提取、检索技术、自动分类、聚类、话题检测、过滤、关联分析、自动摘要、信息抽取、智能问答以及Ontology和半结构化文本挖掘方法。 第五章专门...

    文本数据挖掘与Python应用.pptx

    "文本数据挖掘与Python应用" 文本数据挖掘是一种从大量文本数据中提取有价值信息的过程,如关键词、主题、情感...它适用于自然语言处理、文本挖掘等领域的研究者和技术人员,还适用于从事数据处理和分析的广大工作者。

    Web文本挖掘技术研究

    数据挖掘关注的是从大量数据中挖掘信息的过程,而Web文本挖掘是数据挖掘的一个子集,它专注于处理网络上的文本数据。信息检索是指从大量的数据中找出满足用户查询需求的那部分数据,这在Web文本挖掘中体现为关键字...

    文本挖掘与R语言

    "Mastering Text Mining with R"这本教程是英文原版,专注于教读者如何使用R语言进行文本挖掘。它可能涵盖了以下内容: 1. **基础概念**:首先,教程会介绍文本挖掘的基本概念,包括语料库、词汇表、文档-术语矩阵...

    优质课件 北京大学研究生课程文本挖掘 文本数据挖掘PPT教程(共57页)TextMining13-XML 半结构化挖掘.pptx

    本教程“北京大学研究生课程文本挖掘”深入探讨了这一领域,涵盖多个关键章节。 第一章:引言介绍了文本挖掘的基本概念、重要性和应用背景,为后续学习奠定了基础。 第二章:文本特征提取技术讨论了如何从原始文本...

    优质课件 北京大学研究生课程文本挖掘 文本数据挖掘PPT教程(共72页)TextMining12-本体Ontology.pptx

    文本挖掘是一种从非结构化文本中提取有用信息和知识的过程,它涉及多种技术和算法,用于理解和解析大量文本数据。在“北京大学研究生课程文本挖掘”的PPT教程中,讲解了从基础到高级的多个核心概念和技术。 第一章...

    文本挖掘聚类分析空间向量模型资料1

    在本压缩包中,提供的资料主要聚焦于两个核心概念:聚类分析和空间向量模型,以及它们在文本挖掘中的应用。 聚类分析是数据挖掘中的一个重要分支,其目标是根据相似性将数据自动分组。在文本挖掘领域,聚类常用于无...

    文本挖掘原理

    文本挖掘是一种结合自然语言处理、信息检索和机器学习等技术,从大量文本数据中提取有用信息和知识的过程。《文本挖掘原理》这本书深入探讨了这一领域的重要概念、方法和技术,旨在帮助读者理解并掌握文本挖掘的核心...

    文本挖掘技术及其在专利信息分析中的应用

    文本挖掘(Text Mining, TM),也称作文本数据挖掘(Text Data Mining, TDM)或者文本知识发现(Knowledge Discovery in Texts, KDT),是数据挖掘领域的一个分支。它指的是从文本数据中提取出隐含的、以前未知的、...

    优质课件 北京大学研究生课程文本挖掘 文本数据挖掘全套PPT教程(共117页)TextMining11-智能问答-QA.pptx

    在本套北京大学研究生课程《文本挖掘》中,详细讲解了从基础到高级的各种文本分析技术,其中包括智能问答(QA)技术。 智能问答(QA)技术是信息获取的一种新模式,区别于传统的信息检索系统。传统系统通常要求用户...

    论文研究-中文Web文本挖掘系统WebTextMiner开发.pdf

    Web文本挖掘系统是针对网络文本信息进行搜索、抽取、管理和可视化等处理的一类软件工具或平台,其目的在于通过自动化的方式从大量网络文本中发现和提取有价值的信息,从而支持决策和数据分析。Web文本挖掘在信息检索...

    广东工业大学文本信息挖掘-课设.zip

    【广东工业大学文本信息挖掘-课设.zip】是一个与信息挖掘相关的课程设计压缩包,其中包含了学生在学习过程中可能涉及的多种资源。这个压缩包的主要目的是教授如何应用深度学习技术,特别是BERT模型,来解决文本信息...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics