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    如何通过数据挖掘手段分析网民的评价内容?

    近年来微博等用户自媒体的爆炸式增长,使得利用计算机挖掘网民意见不但变得可行,而且变得必须。这其中很重要的一项任务就是挖掘网民意见所讨论的对象,即评价对象。本文概览了目前主流的提取技术,包括名词短语的频繁项挖掘、评价词的映射、监督学习方法以及主题模型方法。目前抽取的问题在于中文本身的特性、大数据等。 引言 随着互联网信息的不断增长,以往的信息缺乏消失了。但海量的数据造成的后果是,人们越来越渴望能在快速地在数据汪洋中寻找属于自己的一滴水,新的信息缺乏诞生。对于电子商务来说,消费者希望能从众多的商品评论获得

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    技术干货 | 如何做好文本关键词提取?从三种算法说起

    在自然语言处理领域,处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来。而无论是对于长文本还是短文本,往往可以通过几个关键词窥探整个文本的主题思想。与此同时,不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索,对于文本关键词的依赖也很大,关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。因此,关键词提取在文本挖掘领域是一个很重要的部分。 关于文本的关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种: 1 有监督的关键词抽取算法 它是建关键词抽取算法看作是二分类问题,判断文档中的词或者短语是或者不是关键词

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