【在線文本處理工具,文本挖掘】文本挖掘的方法主要有哪些？
文本挖掘一直是十分重要的信息處理領域，因為不論是推薦系統(tǒng)、搜索系統(tǒng)還是其它廣泛性應用，我們都需要借助文本挖掘的力量 。每天所產生的信息量正在迅猛增加，而這些信息基本都是非結構化的海量文本，它們無法輕易由計算機處理與感知 。因此，我們需要一些高效的技術和算法來發(fā)現(xiàn)有用的模式 。文本挖掘近年來頗受大眾關注，是一項從文本文件中提取有效信息的任務 。
由于以各種形式（如社交網絡、病歷、醫(yī)療保障數據、新聞出版等）出現(xiàn)的文本數據數量驚人，文本挖掘（TM）近年來頗受關注 。IDC在一份報告中預測道：截至到2020年，數據量將會增長至400億TB（4*(10^22) 字節(jié)），即從2010年初開始增長了50倍[50] 。文本數據是典型的非結構化信息，它是在大多數情況下可產生的最簡單的數據形式之一 。
人類可以輕松處理與感知非結構化文本，但機器顯然很難理解 。不用說，這些文本定然是信息和知識的一個寶貴來源 。因此，設計出能有效處理各類應用中非結構化文本的方法就顯得便迫在眉睫 。目前現(xiàn)在的文本挖掘方法主要有：1. 信息檢索（Information Retrieval，IR）：信息檢索是從滿足信息需求的非結構化數據集合中查找信息資源（通常指文檔）的行為 。
2. 自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）：自然語言處理是計算機科學、人工智能和語言學的子領域，旨在通過運用計算機理解自然語言 。3. 文本信息提?。↖nformation Extraction from text，IE）：信息提取是從非結構化或半結構化文檔中自動提取信息或事實的任務 。
4. 文本摘要：許多文本挖掘應用程序需要總結文本文檔，以便對大型文檔或某一主題的文檔集合做出簡要概述 。5. 無監(jiān)督學習方法（文本）：無監(jiān)督學習方法是嘗試從未標注文本中獲取隱藏數據結構的技術，例如使用聚類方法將相似文本分為同一類 。6. 監(jiān)督學習方法（文本）：監(jiān)督學習方法從標注訓練數據中學習分類器或推斷功能，以對未知數據執(zhí)行預測的機器學習技術 。
7. 文本挖掘的概率方法：有許多種概率技術，包括無監(jiān)督主題模型（如概率潛在語義分析模型（pLSA） [64] 與文檔主題生成模型（LDA）[16]）和監(jiān)督學習方法（如可在文本挖掘語境中使用的條件隨機場）[83] 。8. 文本流與社交媒體挖掘：網絡上存在許多不同的應用程序，它們可以生成大量的文本數據流 。9. 觀點挖掘與情感分析：隨著電子商務和網絡購物的問世，產生了大量的文本，并在不同的產品評論或用戶意見上不斷增長 。
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