优质课件 北京大学研究生课程文本挖掘 文本数据挖掘PPT教程（共67页） TextMining14-文本挖掘工具与应用.pptx

第一章：引言（2学时） 第二章：文本特征提取技术（4学时） 第三章：文本检索技术（6学时） 第四章：文本自动分类技术（3学时） 第五章：文本自动聚类技术（3学时） 第六章：话题检测与追踪（3学时） 第七章：文本过滤技术（1.5学时） 第八章：关联分析技术（1.5学时） 第九章：文档自动摘要技术（3学时） 第十章：信息抽取（3学时） 第十一章：智能问答（QA）技术（1.5学时） 第十二章：Ontology（1.5学时） 第十三章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时） 第十四章：文本挖掘工具与应用（1.5学时） 文本挖掘是一种从非结构化文本数据中提取有价值信息的技术，广泛应用于多个领域，如生物技术、消费者产品、CRM、市场营销、教育、政府、医疗保健、保险等。在本北京大学研究生课程“文本挖掘”中，涵盖了从基础知识到高级应用的多个章节。 引言部分介绍文本挖掘的重要性，它能帮助企业发现意外信息，比如竞争对手的新动态，从而设计出相应的对策。例如，通过新颖性检测、文本分类和信息抽取技术，可以了解竞争对手提供的新服务或产品，以便企业调整自己的市场策略。 接着，课程深入讲解了文本特征提取技术，这是文本挖掘的基础，包括词频统计、TF-IDF、n-gram等方法，用于将文本转换成可供机器处理的形式。文本检索技术则涉及信息检索模型，如布尔模型、TF-IDF模型和概率模型，以及倒排索引等技术，用于高效地查找相关文本。 文本自动分类和聚类是两个关键环节，前者利用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，对文本进行预定义类别的分配；后者则根据文本内容相似性将文本分为若干群组。话题检测与追踪关注于识别和跟踪新闻、社交媒体等中的热点话题。文本过滤技术，如基于内容的推荐和协同过滤，有助于减少信息过载，为用户提供个性化内容。 文档自动摘要技术通过提取文本的核心内容生成简短的摘要，信息抽取则专注于从大量文本中提取结构化信息，如人名、日期、地点等。智能问答（QA）技术致力于理解和回答用户提出的问题，涉及到自然语言处理和知识图谱的构建。 Ontology（本体论）在知识表示和信息集成中起着重要作用，它提供了一种形式化的框架来描述和共享特定领域的概念。半结构化文本挖掘方法则处理XML、HTML等格式的数据，从中抽取出有价值的信息。 课程介绍了文本挖掘工具与应用，如Gartner对非结构化数据管理的视点，以及Autonomy等工具在企业竞争情报、CRM、电子商务网站等实际场景中的应用。在电子商务中，通过记忆和分析用户行为，提供个性化推荐，可以提升用户体验并降低运营成本。例如，BBC利用自动化技术处理海量新闻信息，实现了内容分析、标签化和网页链接的自动化，极大地提高了工作效率。 这门课程全面覆盖了文本挖掘的关键技术和应用实例，对于理解和掌握如何从文本数据中挖掘价值具有很高的指导意义。通过学习，学生能够运用这些技术解决实际问题，如企业竞争分析、客户关系管理和电子商务优化。