文本数据挖掘（文本数据挖掘工具）

本篇文章给大家谈谈文本数据挖掘，以及文本数据挖掘工具对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、手机评论文本挖掘与数据分析（Python）
• 2、如何进行文本挖掘，文本挖掘的目的，web挖掘和目的
• 3、R语言 数据挖掘-文本分析(1)
• 4、文本挖掘与自然语言处理
• 5、数据挖掘与文本挖掘的区别

手机评论文本挖掘与数据分析（Python）

目的

        各大电商竞争越来激烈，为了提升客户服务质量，除了打价格战外，了解客户的需求点，对消费者的文本评论进行数据挖掘,倾听客户的心声越来越重要。

工具

1、贝壳采集器

2、Google浏览器

3、Python3.7 + Pycharm

数据采集

①本文对京东平台的手机进行爬虫，首先进入京东商城，选择一款手机，这里以华为Mate 30 Pro 5G为例

②在采集平台输入网址，点击贝壳采集开始配置信息

③因为是采集评论所以还需要进行下预操作配置切换页面：点击预操作按钮--添加点击元素按钮--左键点击流程图中添加元素按钮(悬浮显示操作键)--点击悬浮显示操作键选择按钮  --点击网页商品评论TAB页切换按钮 --点击保存

④没有识别出评论信息，手工操作下：清空字段--更改页面类型为手工识别列表 -- 选中两个一样元素(这里两个用户名称) --下一页未自动识别成功--更改分页类型为手动点击下一页--配置完成--开始采集

数据预处理

当我梁返们通过爬虫获取到我们想要的数据之后，进行简单的观察，可以发现评论的一些特点：

文本短，基本上大量的评论就是一句话.

情感倾高局向明显：明显的词汇如”好” “可以”

语言不规范：会出现一些网络用词，符号，数字等

重复性大：一句话出现词语重复

数据量大.

故我们需要对这些数据进行数据预处理

数据预处理包括：去重、分词等

下面我们将进行数据清洗

import jieba

#评论内容进行去重戚渣让

def quchong(infile, outfile):

    infopen = open(infile, 'r', encoding='utf-8')

    outopen = open(outfile, 'w', encoding='utf-8')

    lines = infopen.readlines()

    list_1 = []

    for line in lines:

        if line not in list_1:

            list_1.append(line)

            outopen.write(line)

    infopen.close()

    outopen.close()

quchong("E:/comments/华为P30.txt", "E:/comments/P30去重.txt")

# jieba.load_userdict('userdict.txt')

#创建停用词list

def stopwordslist(filepath):

    stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()]

    return stopwords

#对评论内容进行分词

def seg_sentence(sentence):

    sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip())

stopwords = stopwordslist('stopwords.txt')  #这里加载停用词的路径

    outstr = ''

    for word in sentence_seged:

        if word not in stopwords:

            if word != '\t':

                outstr += word

                outstr += " "

    return outstr

inputs = open('E:/comments/P30去重.txt', 'r', encoding='utf-8')

outputs = open('E:/comments/P30分词.txt', 'w')

for line in inputs:

line_seg = seg_sentence(line)  #这里的返回值是字符串

    outputs.write(line_seg + '\n')

outputs.close()

inputs.close()

print('分词完毕')

数据分析

上面我们已经通过去重和jieba分词将爬取的内容进行了预处理，接下来就开始对处理过的数据进行分析，包括词频统计、关键词提取以及词云的生成等

#词频统计

import jieba.analyse

from collections import Counter  #词频统计

with open('E:/comments/P30分词.txt', 'r', encoding='utf-8') as fr:

    data = jieba.cut(fr.read())

data = dict(Counter(data))

with open('E:/comments/P30词频.txt', 'w', encoding='utf-8') as fw:  # 读入存储wordcount的文件路径

    for k, v in data.items():

        fw.write('%s, %d\n' % (k, v))

import jieba.analyse

import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud

#生成词云

with open('E:/comments/P30词频.txt') as f:

#提取关键词

    data = f.read()

    keyword = jieba.analyse.extract_tags(data, topK=50, withWeight=False)

    wl = " ".join(keyword)

#设置词云

    wc = WordCloud(

#设置背景颜色

        background_color = "white",

#设置最大显示的词云数

        max_words=2000,

#这种字体都在电脑字体中，一般路径

        font_path='C:/Windows/Fonts/simfang.ttf',

        height=1200,

        width=1600,

#设置字体最大值

        max_font_size=100,

#设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案

        random_state=30,

    )

myword = wc.generate(wl)  #生成词云

#展示词云图

    plt.imshow(myword)

    plt.axis("off")

    plt.show()

wc.to_file('E:/comments/P30.png')  #把词云保存下

[img]

如何进行文本挖掘，文本挖掘的目的，web挖掘和目的

一、文埋拦本挖掘定义

文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算法，后者是无监督的挖掘算法。

二、文本挖掘步骤

1）读取数据库或本地外部文本文件

2）文本分哗液衡词

2.1）自定义字典

2.2）自乱做定义停止词

2.3）分词

2.4）文字云检索哪些词切的不准确、哪些词没有意义，需要循环2.1、2.2和 2.3步骤

3）构建文档-词条矩阵并转换为数据框

4）对数据框建立统计、挖掘模型

5）结果反馈

三、文本挖掘所需工具

文本挖掘将使用R语言实现，除此还需加载几个R包，它们是tm包、tmcn包、Rwordseg包和wordcloud包。

四、实战

本文所用数据集来自于sougou实验室数据。

R语言 数据挖掘-文本分析(1)

刚接触R语言一周，和matab不同R作用于数喊掘据挖掘的库很多,详解见 R语言数据挖掘毕渗桐包

，下面简介文本分析经常使用到的三个包

tm 为文本挖掘提供综合性处理 Rwordmsg 进行中文分词 wordcloud 统计词云

以第三届泰迪杯A题提供的数据集国美-Sheet1进行文本分析 : 第三届泰迪杯

转化为txt的数据集如下图所示:

生成手坦词云:

文本挖掘与自然语言处理

文本数据挖掘 是一种利用计算机处理技术从文本数据中抽取有价值的信息和知识的应用驱动型学科。（文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利消弊用这些知识更好地组织信息的过程）

文本数据挖掘处理的数据类型是文本数据， 属于数据挖据的一个分支 ，与机器学习、自然语言处理、数理统计等学科具有紧密联系。

文本挖掘在很多应用中都扮演重要角色，例如智能商务（例如客户关系管理）、信息检索（例如互联网搜索）等。

文本数据挖掘需要从三个层面进行理解：

自然语言处理（NLP） 关注的是人类的自然语言与计算机设备之间的相互关系。NLP是计算机语言学的重要方面之一，它同样也属于计算机科学和人工智能领域。而 文本挖掘 和 NLP 的存在领域类似，它关注的是识别文本数据中有趣并且重要的模式。

但是，这二者仍有不同。首先，这两个概念并没有明确的界定（就像“数据挖掘”和“数据科学”一样），并且在不同程度上二者相互交叉。

如果原始文本是数据，那么 文本挖掘就是信息 ， NLP就是知识 ，也就是语法和语义的关系。

文本挖掘利用智能算法，如神经网络、基于案例的推理、可能性推理等，并结合文字处理技术，分析大量的非结构化文本源（如文档、电子表格、客户电子邮件、问题查询、网页等），抽取或标记关键字概念、文字间的关系，并按照内容对文档进行分类，获取有用的知识和信息。

文本挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，

信息检索 是指文献等信息资源的整理和搜索，其主要目的可以概括为：按照用户的具体需要，采用一些检索方法，把所有相关的文献都检索出来，同时摒弃掉那些看似相关实则不符合要求的文档。

我们能否为文本数据的处理制作一个高效并且通用的框架呢？我们发现，处理文本和处理其他非文本的任务很相似

以下就是处理文本任务的几大主要步骤：

1. 数据收集

获取或创建语料库，来源可以是邮箱、英文维基百科文章或者公司财报，甚至是莎士比亚的作品等等任何资料。

2. 数据预处理

在原始文本语料上进行预处理，为文本挖掘或NLP任务做准备

数据预处理分为好几步，其中有些步骤可能适用于给定的任务，也可能不适用。但通常都是标记化、归一化和替代的其中一种。

文本挖掘预处理 ：文本挖掘是从数据挖掘发展而来，但并不意味着简单地将数据挖掘技术运用到大量文本的集合上就可以实现文本挖掘，还需要做很多准备工作。

文本挖掘的准备工作 由 文本收集 、 文本分析 和 特征修剪 三个步骤组成

文本分析 是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。文本（text）与 讯息（message）的意义大致相同，指的拿明族是由一定的符号或符码组成的信息 结构体 ，这种结构槐滚体可采用不同的表现形态，如语言的、文字的、影像的等等。文本是由特定的人制作的，文本的语义不可避免地会反映人的特定立场、观点、价值和利益。因此，由文本内容分析，可以推断文本提供者的 意图 和目的。

特征选择

将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。

目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为 文本的特征或特征项 。特征项必须具备一定的特性:

在中文文本中可以采用 字、词或短语 作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算 。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。

特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分值最高的作为特征词，这就是 特征选择(Feature Selection) 。

特征选取方式

常见的有4种：

随着网络知识组织、人工智能等学科的发展,文本特征提取将向着数字化、智能化、语义化的方向深入发展,在社会知识管理方面发挥更大的作用。

努力消除歧义 是文本预处理很重要的一个方面，我们希望保留原本的含义，同时消除噪音。为此，我们需要了解：

3.数据挖掘和可视化

无论我们的数据类型是什么，挖掘和可视化是探寻规律的重要步骤

常见任务可能包括可视化字数和分布，生成wordclouds并进行距离测量

4.模型搭建

这是文本挖掘和NLP任务进行的主要部分，包括训练和测试。在适当的时候还会进行特征选择和工程设计

语言模型 ：有限状态机、马尔可夫模型、词义的向量空间建模

机器学习分类器 ：朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络

序列模型 ：隐藏马尔可夫模型、循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTMs）

5. 模型评估

评价模型是否达到预期？其度量标准将随文本挖掘或NLP任务的类型而变化。

数据挖掘与文本挖掘的区别

本质不同，数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索态慧隐藏于其中信息的过程，文本挖掘有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。文本挖掘，高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程（通常进行分析，同时加上一些衍生语言特征以及消除杂音，随后插入到数据库中） ，产生结构化数据，并最终评价和解释输出。

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关于文本数据挖掘和文本数据挖掘工具的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。