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Text Mining ist zu einem immer beliebteren und wichtigeren Forschungsgebiet im Data Mining geworden. Im Gegensatz zum allgemeinen Data Mining, das sich auf Beziehungen, Transaktionen und strukturierte Daten in Data Warehouses konzentriert, besteht die beim Text Mining untersuchte Textdatenbank aus einer großen Anzahl von Dokumenten aus verschiedenen Datenquellen. Diese Dokumente können strukturierte Daten wie Titel, Autor, Veröffentlichungsdatum, Länge usw. oder unstrukturierte Textkomponenten wie Zusammenfassung und Inhalt enthalten. Darüber hinaus handelt es sich beim Inhalt dieser Dokumente um natürliche Sprache, die von Menschen verwendet wird Es ist für Computer schwierig, seine Semantik zu verarbeiten. Daher kann sich die herkömmliche Technologie zum Abrufen von Informationen nicht mehr an die zunehmenden Anforderungen der Verarbeitung großer Textdatenmengen anpassen. Daher wurden Text-Mining-Methoden vorgeschlagen, um verschiedene Dokumente zu vergleichen und die Wichtigkeit und Relevanz von Dokumenten zu ordnen oder Muster oder Trends in mehreren Dokumenten zu finden. Warten Sie auf die Analyse.
Die intelligente Such- und Mining-Plattform Nlpir Parser ist ein grundlegender Werkzeugsatz für die Netzwerksuche, das Verständnis natürlicher Sprache und die Entwicklung von Text-Mining-Technologie. Die Entwicklungsplattform besteht aus mehreren Middleware, und jede Middleware-API kann nahtlos in Kunden integriert werden ' Verschiedene komplexe Anwendungssysteme sind mit verschiedenen Betriebssystemen wie Windows, Linux und FreeBSD kompatibel und können in verschiedenen Entwicklungssprachen wie Java, C und C# verwendet werden.
Die intelligente Such- und Mining-Plattform Nlpir Parser ist eine Reihe von Software, die speziell für die Verarbeitung und Verarbeitung von Originaltextsätzen entwickelt wurde. Sie bietet eine visuelle Darstellung der Verarbeitungseffekte von Middleware und kann auch als kleine Software verwendet werden -skaliertes Datenverarbeitungstool. Mit dieser Software können Nutzer ihre eigenen Daten verarbeiten.
Zwölf Hauptfunktionen der intelligenten Such- und Mining-Plattform Nlpir Parser:
1. Präzise Volltextsuche: Unterstützt verschiedene Datentypen wie Text, Zahlen, Datumsangaben, Zeichenfolgen usw. mit Die Suche mit mehreren Feldern unterstützt die Abfragesyntax wie UND/ODER/NICHT und NEAR-Näherung und unterstützt die Suche in Uigurisch, Tibetisch, Mongolisch, Arabisch, Koreanisch und anderen Minderheitensprachen. Lässt sich nahtlos in bestehende Textverarbeitungssysteme und Datenbanksysteme integrieren.
2. Entdeckung neuer Wörter: Eine aus der Dateisammlung ausgegrabene Liste neuer Wörter mit Konnotationen kann zum Zusammenstellen des professionellen Wörterbuchs des Benutzers verwendet werden. Die Anmerkungen können dadurch auch weiter bearbeitet und in das Wortsegmentierungswörterbuch importiert werden Verbesserung der Genauigkeit des Wortsegmentierungssystems und Anpassung an neue Sprachänderungen.
3. Wortsegmentierung: Segmentieren Sie den Originalkorpus und identifizieren Sie automatisch nicht registrierte Wörter wie Namen von Personen, Orten und Institutionen, neue Wort-Tags und Wortart-Tags. Und während des Analyseprozesses können benutzerdefinierte Wörterbücher importiert werden.
4. Statistische Analyse und Terminologieübersetzung: Basierend auf den Ergebnissen der Segmentierungsannotation kann das System automatisch Unigramm-Worthäufigkeitsstatistiken und binäre Wortübergangswahrscheinlichkeitsstatistiken durchführen (Zählen der Häufigkeit linker und rechter Verbindungen zwischen zwei Wörtern). ist die Wahrscheinlichkeit). Für häufig verwendete Begriffe werden automatisch entsprechende englische Erklärungen bereitgestellt.
5. Text-Clustering und Hotspot-Analyse: Es kann automatisch heiße Ereignisse aus großen Datenmengen analysieren und wichtige Funktionsbeschreibungen von Ereignisthemen bereitstellen. Es eignet sich auch für die Hotspot-Analyse von Langtexten und Kurztexten wie Textnachrichten und Weibo.
6. Klassifizierungsfilterung: Basierend auf vorab festgelegten Regeln und Beispielen filtert das System automatisch Muster aus einer großen Anzahl von Dokumenten heraus, die den Anforderungen entsprechen.
7. Positive und negative Analyse: Für die vorab festgelegten Analyseobjekte und Beispielproben filtert das System automatisch positive und negative Bewertungen und Satzproben aus umfangreichen Dokumenten heraus.
8. Automatische Zusammenfassung: Die Essenz des Inhalts eines einzelnen oder mehrerer Artikel kann automatisch extrahiert werden, sodass Benutzer den Textinhalt schnell durchsuchen können.
9. Schlüsselwortextraktion: Aus einem einzelnen Artikel oder einer Sammlung von Artikeln können mehrere Wörter oder Phrasen extrahiert werden, die die zentrale Idee des Artikels darstellen, die für verfeinertes Lesen, semantische Abfragen usw. verwendet werden können schnelles Matching.
10. Dokumentendeduplizierung: Es kann schnell und genau feststellen, ob Datensätze mit demselben oder ähnlichem Inhalt in einer Dateisammlung oder Datenbank vorhanden sind, und alle doppelten Datensätze gleichzeitig finden.
11. HTML-Textextraktion: Entfernen Sie automatisch Navigationswebseiten, entfernen Sie HTML-Tags und störenden Text wie Navigation und Werbung auf Webseiten und geben Sie wertvolle Textinhalte zurück. Geeignet für die Vorverarbeitung und Analyse umfangreicher Internetinformationen.
12. Automatische Kodierungserkennung und -konvertierung: Identifizieren Sie automatisch die Kodierung des Inhalts und konvertieren Sie die Kodierung einheitlich in die GBK-Kodierung.
In den meisten Fällen sind Text-Mining-Datensätze sehr groß und nehmen ständig zu, sodass es unmöglich ist, diese Daten für Berechnungen auf einem Computer zu speichern. Daher ist es notwendig, einen Text-Mining-Algorithmus zu untersuchen, der parallel ausgeführt werden kann, um Text-Mining-Aufgaben parallel auf einem Computercluster auszuführen. Dies vereint offensichtlich die Anforderungen von Cloud Computing und datenintensivem Computing, was ebenfalls ein wachsendes Feld für sich ist.
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