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隨著網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和普及，大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生，尤其是以文本等為代表的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，人們力圖從海量數(shù)據(jù)中提取出有效、簡(jiǎn)潔、精煉和易于理解的知識(shí)。

數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)搜索隱藏于其中的有著特殊關(guān)系性的信息的過(guò)程，針對(duì)文本類(lèi)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘主要有索引建立、實(shí)體識(shí)別、關(guān)鍵詞提取、自動(dòng)摘要和自動(dòng)分類(lèi)等操作過(guò)程，而這些過(guò)程的實(shí)現(xiàn)均需要進(jìn)行文本處理。所以，面向數(shù)據(jù)挖掘的文本處理系統(tǒng)需要解決文本抽取、文本分詞、索引建立、實(shí)體識(shí)別、關(guān)鍵詞提取、自動(dòng)摘要和自動(dòng)分類(lèi)等多方面的問(wèn)題。

目前對(duì)文本的表示通常采用向量空間模型，即從詞匯表中抽取特征詞構(gòu)成一個(gè)公共表示空間—向量空間，然后把文檔集合中的每一個(gè)文檔表示在向量空間中。在向量空間模型中，是以單個(gè)詞為處理對(duì)象的。并且，有一個(gè)重要的前提假設(shè)詞與詞之間是相互獨(dú)立的。在這種設(shè)計(jì)中，由于是以單個(gè)詞為處理對(duì)象，這樣就割裂了語(yǔ)言中詞與詞之間相互關(guān)聯(lián)關(guān)系;同樣，詞與詞之間相互獨(dú)立這一假設(shè)也是不成立的。在現(xiàn)實(shí)語(yǔ)言中，詞與詞之間是相互關(guān)聯(lián)的。因此，基于向量空間模型的文檔表示，它具有表示不清，文檔間易于混淆等缺點(diǎn)。

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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近幾年新產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可是它的廣泛應(yīng)用性受到了很多公司以及研究人員的喜愛(ài)。這些年來(lái)，伴隨著時(shí)間的推移以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷的被更新，開(kāi)發(fā)，而且在金融、管理、教學(xué)等行業(yè)中都得到了廣泛的應(yīng)用。我相信隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用面將會(huì)越來(lái)越廣。

你可以是高校老師與學(xué)生，用之于報(bào)告、論文等各種文本的處理;

你可以是專(zhuān)業(yè)計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家，用之于技術(shù)、項(xiàng)目等研發(fā);

你可以是編輯、自媒體人，用之于內(nèi)容挖掘、審核與自動(dòng)生成。

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