文字挖掘是對包含於自然語言文字中資料的分析。它可以幫組乙個組織從基於文字的內容中獲得潛在的有價值的業務洞察力，比如word文件，郵件和社交**流中發布的帖子，如facebook，twitter，和linkedin。對於機器學習技術中資訊檢索和自然語言處理的應用而言，文字挖掘已經成為乙個重要的研究領域。在某種意義上，它被定義為在無處不在的文字中發現知識的方式，而這些文字可以在網路上輕易獲取。
文字挖掘是乙個包含幾個步驟的過程。
第二步：文字是被清洗了的——它從網頁上的廣告中拆離出來；標準化文字從二進位制格式轉換而來；表、數字等式都是經過處理的；還有其它的等等。然後，將文字中的詞語與對應的詞類標記的步驟開始進行。有兩種方法標出詞語：乙個是基於規則方法，依賴於語法規則；乙個是基於統計的方法，它依賴於不同的詞序概率，並且需要乙個用來機器學習的手工且有針對性的語料庫。之後，乙個詞語在依據給定的話句子中所含有的擁有的許多不同的含義確定了。最後，語義結構明確下來。有兩種方式來確定語義結構：完全語法分析，它會對乙個句子會產生乙個分析樹，是部分語法分析的組合，部分語法分析會產生乙個句子的語法結構，比如名詞短語和動片語。產生乙個完整分析樹經常失敗，因為語法不準確、異常詞彙、糟糕的符號化、不正確的句子拆分、詞性的標準錯誤和其它等等原因。因此，分塊和部分分析更為常用。
第三步：這些詞語（特徵）決定了文字表示。最基本的文件表示方法有詞袋法和向量空間。這些方法的目標在於確定哪些特徵可以最好的描述乙個文件。
第四步：特徵的維度被降低。為此，無關的屬性將被移除。
第五步：文字挖掘過程與傳統的資料探勘過程結合。經典的資料探勘技術如聚類，分類，決策樹，回歸分析，神經網路和近鄰取樣將被用在之前的階段所得到的結構化資料庫上。
在最後的步驟中，如果結果不令人滿意，它們將會用做文字挖掘乙個或多個早期階段所投入的一部分。
機器學習是電腦科學的乙個分支，它**於模式識別研究好人工智慧中計算學習理論。它探索了演算法的研究和建立，認為可以從資料中進行學習並對資料進行**。這樣的演算法執行是通過樣例的輸入來建立模型，從它成為以資料作為驅動的**或者決策，而不是遵循嚴格的靜態程式指令。
機器學習 文字挖掘
1.資料探勘與文字挖掘的區別 結構化資料，非結構化資料 2.分詞方案 基於字串匹配，基於統計 3.中英文預處理區別 英文 中文 4.tf idf缺點 缺點是有時候用詞頻來衡量文章中的乙個詞的重要性不夠全面，有時候重要的詞出現的可能不夠多，而且這種計算無法體現位置資訊，無法體現詞在上下文的重要性。如果...
機器學習與資料探勘
機器學習的科學成分更重一些 資料探勘的技術成分更重一些 資料分析的角度 資料探勘並沒有機器學習探索人的學習機制這一科學發現任務 資料探勘中的資料分析是針對海量資料進行的 是一門多領域交叉學科，涉及概率論 統計學 畢竟輪 凸分析 演算法複雜度理論等多門學科，專門研究計算機是怎樣模擬或實現人類的學習行為...
機器學習 資料探勘 資料收集
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