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隨著科技的發(fā)展和網(wǎng)絡的普及，人們可獲得的數(shù)據(jù)量越來越多，這些數(shù)據(jù)多數(shù)是以文本形式存在的。而這些文本數(shù)據(jù)大多是比較繁雜的，這就導致了數(shù)據(jù)量大但信息卻比較匱乏的狀況。如何從這些繁雜的文本數(shù)據(jù)中獲得有用的信息越來越受到人們的關注。

數(shù)據(jù)挖掘技術本身就是當前數(shù)據(jù)技術發(fā)展的新領域，文本挖掘則發(fā)展歷史更短。傳統(tǒng)的信息檢索技術對于海量數(shù)據(jù)的處理并不盡如人意，文本挖掘便日益重要起來，可見文本挖掘技術是從信息抽取以及相關技術領域中慢慢演化而成的。

文本挖掘是由數(shù)據(jù)挖掘衍生而來的。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。因此，數(shù)據(jù)挖掘也體現(xiàn)在對一些事實或觀察數(shù)據(jù)的集合中尋找模式并提出決策支持的過程。

文本挖掘不但要處理大量的結構化和非結構化的文檔數(shù)據(jù)，而且還要處理其中復雜的語義關系，因此，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術無法直接應用于其上。對于非結構化問題，一條途徑是發(fā)展全新的數(shù)據(jù)挖掘算法直接對非結構化數(shù)據(jù)進行挖掘，對于數(shù)據(jù)非常復雜，導致這種算法的復雜性很高;另一條途徑就是將非結構化問題結構化，利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術進行挖掘。對于語義關系，則需要集成計算語言學和自然語言處理等進行分析。

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數(shù)據(jù)挖掘技術是近幾年新產生的網(wǎng)絡技術，可是它的廣泛應用性受到了很多公司以及研究人員的喜愛。這些年來，伴隨著時間的推移以及網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展大數(shù)據(jù)挖掘技術不斷的被更新，開發(fā)，而且在金融、管理、教學等行業(yè)中都得到了廣泛的應用。我相信隨著網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)挖掘技術的應用面將會越來越廣。

你可以是高校老師與學生，用之于報告、論文等各種文本的處理;

你可以是專業(yè)計算機、數(shù)據(jù)分析專家，用之于技術、項目等研發(fā);

你可以是編輯、自媒體人，用之于內容挖掘、審核與自動生成。

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