文本挖掘(文本挖掘方法有哪些)

文本挖掘是抽取有效新颖有用可理解的散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程 文本数据挖掘处理的数据类型是文本数据， 属于数据挖据的一个分支 ，与机器学习自然语言处理数理统计等学科具有紧密联系 文本挖掘在很多应用中都扮演重要角色，例如智能商务。

文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算法，后者是无监督的挖掘算法#8194#8194文本挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，包括数据挖掘技术信息抽取信息检索，机器。

文本挖掘一直是十分重要的信息处理领域，因为不论是推荐系统搜索系统还是其它广泛性应用，我们都需要借助文本挖掘的力量每天所产生的信息量正在迅猛增加，而这些信息基本都是非结构化的海量文本，它们无法轻易由计算机处理与感知因此，我们需要一些高效的技术和算法来发现有用的模式文本挖掘近年来颇受。

TF指数是文本挖掘中的一种常见术语，指的是词频指数以下是关于TF指数的具体解释一定义与基本含义 TF指数是用于表示一个特定词语在一个文档或文本中出现的频率在数据挖掘自然语言处理和信息检索等领域中，TF指数是一个重要的统计量通过计算TF，可以帮助判断某个词或短语在文本中的重要性TF。

论文的分析工具有多种一明确答案部分1 文献检索工具帮助查找与论文主题相关的文献资源2 统计工具用于数据处理和统计分析3 文献分析软件辅助进行文献内容引文等的分析4 文本挖掘工具用于深入挖掘文本信息，辅助论文分析二详细解释部分文献检索工具这类工具主要用于帮助研究。

从文本中挖掘主题的步骤主要包括预处理特征提取主题建模和结果解释四个部分预处理这是文本挖掘的首要步骤，主要目的是将原始文本转换成计算机能够理解的格式预处理包括去除无关字符词形还原如将ldquorunningrdquo还原为ldquorunrdquo去除停用词如ldquoandrdquoldquoor。

研究方法不同1文本挖掘TextMining是指借助计算机技术和自然语言处理等方法，从大规模的文本数据中提取和发现有用的信息2文献计量学Bibliometrics则是利用统计和计量方法研究文献以及科学研究活动的量和质。

ROSTCM6，一款由武汉大学沈阳教授研发的免费文本挖掘工具，专为人文社会科学研究提供强大支持此平台功能强大，包括微博分析聊天分析全网分析等在内的多项文本分析，对英文词频也有统计能力，同时涵盖流量分析和聚类分析等使用ROSTCM6需要特定环境，它要求运行在Windows系统且需要netframe35及以上版本。