文本挖掘又称为文本数据挖掘，因为它与传统数据挖掘有很多共同之处。数据挖掘以计算机呈现的形式收集信息，而文本挖掘则以纯文本形式分析非结构化数据，以便对多个文档中的信息进行分类。它避免了梳理大量信息的需要，有助于确定媒体如何谈论一家公司，帮助搜索引擎创建更相关的搜索结果页面等等。
什么是文本挖掘？
文本挖掘是指分析大量非结构化文本数据的过程。专业软件会扫描大量文本，寻找概念、模式、主题、关键词以及挖掘团队可以控制的许多其他特征。
如今，分析文本数据变得比以往任何时候都更加重要。专门的程序可以比人类更快地完成这项工作，而且随着大数据平台和深度学习算法的发展，人们可以从文本中推断出比过去更多的准确信息。
什么是文本挖掘？
文本挖掘的工作原理
文本挖掘与数据挖掘类似，但前者侧重于文本，而非其他形式的数据。
为了使其有用，首先需要对文本进行组织。必须对文 车主数据库的用途 本进行分类、聚类和标记。该过程还涉及使用自然语言处理技术。通过将计算语言学应用于该过程，它允许用户更有效地解释数据集。
深度学习模型所需的指导比传统软件要少。它们使用神经网络以灵活、直观的方式分析数据，这是传统机器学习难以复制的。
例如，深度学习模型可以审查多个文档中的内容并根据不同主题对其进行分离，而无需分析师的直接输入。
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文本挖掘的使用方法
文本挖掘有很多种用途。公司可以将其用于声誉管理工作。挖掘工作可用于扫描在线文本，以了解公司在媒体上的讨论方式，而无需个人搜索互联网并阅读多篇文章。这有时被称为意见挖掘，它可以包括来自在线评论、社交媒体等的信息。
文本挖掘是筛选求职者的有效方法，人力资源部门可以根据关键词筛选简历，从而筛选出少数应聘者。
挖掘程序可以通过查找关键字和短语来阻止垃圾邮件，网站内容也可以轻松地进行分类和归类。保险业可以轻松发现欺诈性索赔，医疗领域可以分析医疗症状的描述，为患者找到最佳诊断。
它通常被 Google 等搜索引擎用来更好地理解网页内容，从而优化搜索查询。这就是内容创建者普遍使用关键词的原因。挖掘程序更容易找到某些关键词，而不是隐藏在句子中的更广泛的想法。
文本挖掘的使用方法
文本挖掘的使用方法
文本挖掘的优缺点
文本挖掘是一种更高效的梳理海量文本的方法。通过这种方式分析文本，公司可以在各种问题发展成为大问题之前发现它们。它能够检测客户流失率，同时保持欺诈检测、风险管理和促进在线广告。
这也带来了一些挑战。数据可能模糊、不一致和矛盾，这会让熟练的程序难以确定内容类型并对其进行正确分类。语法和语义也可能导致问题，从不同语言翻译而来的文本也可能导致问题。在这些情况下，分析师的注意力很重要，以确保程序正常运行。
此外，文本挖掘需要大量的处理能力。运行会话的成本可能很高，并且可能会影响其他业务活动。