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互联网的普及和飞速发展,使Internet成为世界上最大的信息积聚地,但Internet积聚的信息不同与以往的数据挖掘源,其内容大多是半结构化或非结构化的文本。如何有效的对半结构化或非结构化的文本信息进行挖掘即文本挖掘已成为当今热门的研究方向。 相似文献
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Internet信息量迅猛增长,信息的海量化越来越突出,如何获取用户所需已日益突显出其重要性.文本挖掘技术能快速、有效地从大量数据中抽取有价值的信息,而Internet成为一个拥有大量Web文本资源的巨型数据库,大量异构、非结构化的Web文本对数据挖掘技术提出新的挑战.介绍Web文本挖掘的一般流程,重点分析Web文本挖掘中的几种关键技术. 相似文献
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文本挖掘是从非结构化的文本中发现潜在的概念以及概念间的相互关系。作为从浩瀚的Web信息资源中发现潜在的、有价值知识的有效技术,Web文本挖掘已倍受关注。文中提出了利用概念格来抽取隐含在文本中潜在的概念关系,将文本挖掘中文档与关键词之间的关系通过概念格结构呈现出来。 相似文献
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计算机互联网上的信息量迅猛增长,信息的海量化越来越突出,如何获取用户所需的信息已日益突显出其重要性。该文挖掘技术能快速、有效地从大量数据中抽取有价值的信息,而Internet成为一个拥有大量Web本资源的巨型数据库,大量异构、非结构化的Web文本对数据挖掘技术提出新的挑战。文章介绍了Web文本挖掘的一般流程,重点分析了Web文本挖掘中的几种关键技术。 相似文献
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文本知识发现:基于信息抽取的文本挖掘 总被引:11,自引:0,他引:11
1.引言大家熟知,所谓“数据丰富但知识缺乏“的现状导致了数据挖掘(Data Mining)技术研究的兴起,数据挖掘又称数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases)是从海量的结构化信息中抽取或挖掘隐含信息和知识的重要方法和途径。数据挖掘技术已相当成熟。因为除了结构化的数据之外,在数字化信息中更多地存在大量自由、非结构化或半结构化的文本信息如新闻文章、电子书本、电子图书馆藏、Web页面内容、Email、文档数据库等,显然手工处理需要花费大量的人力物力,并且具有不确定性。所以出现了从文本中发现知 相似文献
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电网企业拥有海量采用中文记录的非结构化文本信息,其中包含有大量重要的可靠性统计信息。但依靠人工对其进行挖掘不仅效率低而且准确性因人而异。如何高效、准确、智能地挖掘电网企业设备缺陷文本中重要的可靠性统计信息是目前亟待解决的问题。本文基于改式隐式马尔科夫算法对通过全过程技术监督工作采集的非结构化文本数据进行分句分词,制定研究非结构化数据的结构化表达规则。利用主成分分析、词向量以及深度神经网络等的自然语言处理算法对现有的问题描述文本中的同名词、同义词以及近义词等的语义相似度进行计算,并采用K阶近邻算法对降维后的词向量进行分类聚类。上述工作解决了缺陷文本句子成分难以划分、数字量无法精确提取等问题,形成一份国网系统运检专业领域的数据词典库,为电网领域的非结构化数据挖掘提供了新技术,为今后技术监督工作的展开具有重要意义和贡献。 相似文献
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文本挖掘是从非结构化的文本中发现潜在的概念以及概念间的相互关系。作为从浩瀚的Web信息资源中发现潜在的、有价值知识的有效技术,Web文本挖掘已倍受关注。文中提出了利用概念格来抽取隐含在文本中潜在的概念关系,将文本挖掘中文档与关键词之间的关系通过概念格结构呈现出来。 相似文献
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Web文本信息的特征获取算法 总被引:17,自引:0,他引:17
Internet的发展为人们提供了大量的信息资源,Web文本挖掘是从非结构化的文本中发展潜在的、有价值知识的一种有效技术,本文以矢量空间模型为Web文本的表示方法,提出了一个基于遗传算法的Web文本特征抽取算法,进一步提高了Web文本诉处理效率,为文本的分类、聚类以及其它处理提供了简炼的特征表示方法,实验证明,该种处理方法有效地降低了文本特征矢量的维数。 相似文献
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Internet上大多数信息的表现形式为文本,如何在浩瀚的文本信息中挖掘到潜在的知识是一个有待解决的问题。文本挖掘的目的是从不同格式的文本中发现有用的知识,这是一个分析文本并从中抽取特定信息的过程。系统地介绍了文本挖掘的含义,并对文本挖掘过程的各个方面进行了进一步的探讨,包括文本特征的建立、特征的提取技术、文本的分类、文本的聚类等相关技术。同时提出了一种基于Web的文本信息挖掘的模型,将以高校BBS论坛为信息源,利用高级语言开发技术来构建一个自动的文本分类器。 相似文献
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基于Web的文本挖掘技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
许高建 《计算机技术与发展》2007,17(6):187-190
Internet上大多数信息的表现形式为文本,如何在浩瀚的文本信息中挖掘到潜在的知识是一个有待解决的问题。文本挖掘的目的是从不同格式的文本中发现有用的知识,这是一个分析文本并从中抽取特定信息的过程。系统地介绍了文本挖掘的含义,并对文本挖掘过程的各个方面进行了进一步的探讨,包括文本特征的建立、特征的提取技术、文本的分类、文本的聚类等相关技术。同时提出了一种基于Web的文本信息挖掘的模型,将以高校BBS论坛为信息源,利用高级语言开发技术来构建一个自动的文本分类器。 相似文献
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建立自然灾害预测模型,对自然灾害进行预测和分析,有利于提升防灾减灾的技术水平.基于关联规则和Web文本挖掘技术提出自然灾害预测系统的设计方案及实现方法.该系统利用成熟开源的爬虫框架从权威的灾害信息发布平台中定向抓取非结构化的自然灾害信息,通过中文分词技术进行数据清理将其整理成结构化的自然灾害数据库,并利用改进的关联规则算法从中挖掘出自然灾害事件的关联规则,进而可通过实时监控关联规则的前端信息,实现对自然灾害事件的预测.试运行结果表明该系统能有效挖掘出自然灾害信息的关联规则,并具有较高置信度. 相似文献