文本分析 订阅
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,指的是由一定的符号或符码组成的信息结构体,这种结构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。 展开全文
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,指的是由一定的符号或符码组成的信息结构体,这种结构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。
信息
外文名
text analysis
定    义
符号或符码组成的信息结构体
制作方
中文名
文本分析
应用范围
社会知识管理方面
文本分析特征
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。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。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:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。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,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)。
收起全文
精华内容
下载资源
问答
  • 导读文本分析主要用来分词分析,情感分析以及主题分析,参考 知乎用户的文章,他从方法代码上讲解了中英文分词(wordcloud,jieba),中英文情感分析(textblob,snownlp),以及主题分析(LDA).应某位同学的要求,要处理...

    一. 导读

    文本分析主要用来分词分析,情感分析以及主题分析,参考 知乎用户的文章,他从方法代码上讲解了中英文分词(wordcloud,jieba),中英文情感分析(textblob,snownlp),以及主题分析(LDA).

    应某位同学的要求,要处理文档里的分词,主题的统计功能,故本人做了个通用的小脚本,功能如下:

    1. 词频取词,并生成气泡图

    2. 重要性取词,并生成气泡图

    3. 主题取词, 并导出html格式(好吧,pyLDAvis这个包有问题,没法导出来..,可以在notebook里面看)

    接下来进行举例和分析

    程序功能界面

    二. 功能应用和分析

    1.生成词频并生成气泡图

    python term.py -type 1 -n 8 baidu.txt

    结果如下:我们看到如下8个高词频词汇 :Baidu,Search,Users,Internet...... ,而在图中节点颜色越深,越大,词频越高,我们可以分析出,这篇文章应该是以用户使用搜索引擎的文章,没错----------就是百度的自我介绍:Baidu | Investors | Company Overview

    技术分析:在Python ---网易云音乐评论自动云图生成器 这篇文章我使用的是pynlpir分词,而这次使用的jieba分词,注意:结巴分词并没有提供去除停用词的功能,这里要手动实现

    气泡图一开始使用matplotlib画,但是很丑陋(调试了很久),这里使用网络格式画.

    2. 生成重要词并生成气泡图

    python term.py -type 2 -n 5 baidu.txt

    结果如下:前5个关键词为:Baidu,search,users,Internet,online等.

    3. 提取主题词汇:

    python term.py -type 3 -topic 3 -topic_word 5 baidu.txt

    生成3个主题,每个主题5个词汇,由于文档数太少,这里再加入数据Baidu | Investors |如下:

    三. 总结:在代码层面,并没什么可说的,3个模块:命令行处理模块,数据分析模块以及画图模块,这里要注意处理不同数据类型.

    jieba分词和pynlpir分词都是不错的分词,jieba分词还提供了更多的功能,对于英文分词,有单独的nltk (结巴分词项目地址:fxsjy/jieba)

    文本处理中常用的技术有:特征向量技术: DictVectorizer,CountVectorizer, HashingVectorizer,One-hot Representation,Distributed Representation,word2vec;

    降维技术:词根,词性还原,PCA;

    拓展词库: TfidfTransformer,TfidfVectorizer;

    其他技术:AE,语义网,LDA,聚类等.

    四. 文本处理框架:

    文本去重->机械压缩->短句删除->分词->停用词处理->生成VSM(Vector Space Model)->PCA-> 聚类-> 显示

    文本处理坑很大,毕竟不是这个方向,会用就行了,不必深究;得到的结论也只是参考,也务必深究。

    五. 一些资源:

    展开全文
  • 文本分析-预处理:Python文本分析工具NLTK NLP领域中最常用的一个Python库

    文本分析-预处理:Python文本分析工具NLTK

    • NLP领域中最常用的一个Python库
    • 开源项目
    • 自带分类、分词等功能
    • 强大的社区支持
    pip install nltk
    
    #语料库安装 
    import nltk 
    nltk.download()

    典型文本预处理流程

    20170828150390182356286.png

    语料库

    nltk.corpus

    import nltk
    from nltk.corpus import brown # 需要下载brown语料库
    # 引用布朗大学的语料库
    
    # 查看语料库包含的类别
    print(brown.categories())
    
    # 查看brown语料库
    print('共有{}个句子'.format(len(brown.sents())))
    print('共有{}个单词'.format(len(brown.words())))

    分词tokenize

    句子拆分成具有语言语义学上意义的词

    英文分词:单词之间是以空格作为自然分界符的

    中文分词工具:结巴分词

    sentence = "Python is a widely used high-level programming language for general-purpose programming."
    tokens = nltk.word_tokenize(sentence) # 需要下载punkt分词模型
    print(tokens)
    
    """
    ['Python', 'is', 'a', 'widely', 'used', 'high-level', 'programming', 'language', 'for', 'general-purpose', 'programming', '.']
    """
    
    # 安装 pip install jieba
    import jieba
    
    seg_list = jieba.cut("欢迎来到小象学院", cut_all=True)
    print("全模式: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式
    
    seg_list = jieba.cut("欢迎来到小象学院", cut_all=False)
    print("精确模式: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式
    
    """
    全模式: 欢迎/ 迎来/ 来到/ 小象/ 学院
    精确模式: 欢迎/ 来到/ 小/ 象/ 学院
    """

    词形归一化

    词干提取(stemming)

    look, looked, looking

    • 词干提取,如将ing, ed去掉,只保留单词主干

    影响语料学习的准确度

    # PorterStemmer
    from nltk.stem.porter import PorterStemmer
    
    porter_stemmer = PorterStemmer()
    print(porter_stemmer.stem('looked'))
    print(porter_stemmer.stem('looking')) #look
    
    # SnowballStemmer
    from nltk.stem import SnowballStemmer
    
    snowball_stemmer = SnowballStemmer('english')
    print(snowball_stemmer.stem('looked'))
    print(snowball_stemmer.stem('looking'))
    
    # LancasterStemmer
    from nltk.stem.lancaster import LancasterStemmer
    
    lancaster_stemmer = LancasterStemmer()
    print(lancaster_stemmer.stem('looked'))
    print(lancaster_stemmer.stem('looking'))

    词形归并(lemmatization)

    • 将单词的各种词形归并成一种形式
    from nltk.stem import WordNetLemmatizer # 需要下载wordnet语料库
    
    wordnet_lematizer = WordNetLemmatizer()
    print(wordnet_lematizer.lemmatize('cats'))
    print(wordnet_lematizer.lemmatize('boxes'))
    print(wordnet_lematizer.lemmatize('are'))
    print(wordnet_lematizer.lemmatize('went'))
    
    """
    cat
    box
    are
    went
    """
    
    # 指明词性可以更准确地进行lemma
    # lemmatize 默认为名词
    print(wordnet_lematizer.lemmatize('are', pos='v'))
    print(wordnet_lematizer.lemmatize('went', pos='v'))
    
    """
    be
    go
    """

    词性标注 (Part-Of-Speech)

    import nltk
    
    words = nltk.word_tokenize('Python is a widely used programming language.')
    print(nltk.pos_tag(words)) # 需要下载 averaged_perceptron_tagger
    
    """
    [('Python', 'NNP'), ('is', 'VBZ'), ('a', 'DT'), ('widely', 'RB'), ('used', 'VBN'), ('programming', 'NN'), ('language', 'NN'), ('.', '.')]
    """

    去除停用词

    为节省存储空间和提高搜索效率,NLP中会自动过滤掉某些字或词。

    中文停用词表:
    • 中文停用词库• 哈工大停用词表• 四川大学机器智能实验室停用词库• 百度停用词列表

    使用NLTK去除停用词
    stopwords.words()

    from nltk.corpus import stopwords # 需要下载stopwords
    
    filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords.words('english')]
    print('原始词:', words)
    print('去除停用词后:', filtered_words)
    
    """
    原始词: ['Python', 'is', 'a', 'widely', 'used', 'programming', 'language', '.']
    去除停用词后: ['Python', 'widely', 'used', 'programming', 'language', '.']
    """

    典型的文本预处理流程代码

    import nltk
    from nltk.stem import WordNetLemmatizer 
    from nltk.corpus import stopwords
    
    # 原始文本
    raw_text = 'Life is like a box of chocolates. You never know what you\'re gonna get.'
    
    # 分词
    raw_words = nltk.word_tokenize(raw_text)
    
    # 词形归一化
    wordnet_lematizer = WordNetLemmatizer()
    words = [wordnet_lematizer.lemmatize(raw_word) for raw_word in raw_words]
    
    # 去除停用词
    filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords.words('english')]
    
    print('原始文本:', raw_text)
    print('预处理结果:', filtered_words)
    
    """
    原始文本: Life is like a box of chocolates. You never know what you're gonna get.
    预处理结果: ['Life', 'like', 'box', 'chocolate', '.', 'You', 'never', 'know', "'re", 'gon', 'na', 'get', '.']
    """
    











    展开全文
  • 文本分析是指文本中抽取特征词进行量化以表示文本信息。 文本一般指文字。 它是自然语言处理的一个小分支,自然语言处理还包括语音识别(常见的)等。 目的: 先决条件:将无结构化的原始文本转化为结构化的,...

    https://www.toutiao.com/a6675257491040780804/

     

    文本分析是指文本中抽取特征词进行量化以表示文本信息。

    文本一般指文字。

    它是自然语言处理的一个小分支,自然语言处理还包括语音识别(常见的)等。

    目的:

    先决条件:将无结构化的原始文本转化为结构化的,计算机可以识别和处理的信息。

    优势特点:从而可以利用机器学习,分类聚类等算法,对文本进行分析处理。

    关键环节:对文本进行抽象,建立数学模型,用来描述和代替文本。

    应用场景:处理后的文本就是高度抽象和特征化的,可以实现广告推荐,舆情监测等。

    关键技术:

    1、用向量空间模型描述文本。将非结构化文本转化为结构化。

    为什么不用词频统计和分词算法,是因为这两种方法得到的特征向量维度非常大,后期矢量处理开销非常大,不利于后期分类、聚类。

    主流方法是用特征词来表示文本,特征词必须满足:能识别文本内容、去区分其它文本、个数不能太多、容易实现。

    特征词选取后,必须有相应的权值表示不同的影响,最好对其进行排序。

    2、特征词选取的四种方式:

    用映射或者转换的方法将原始特征变为较少特征。

    在原始特征中挑选出具有代表性的特征。

    根据专家挑选最优影响力的特征。

    利用数学模型,找出最具分类型的特征。这种方式最客观,最精确。

    展开全文
  • 文本挖掘,也称为文本数据挖掘,大致相当于文本分析,是指从文本中获取高质量信息的过程。高质量的信息通常是通过设计模式和趋势通过统计模式学习等手段获得的。文本挖掘计算机程序可从许多商业和开放源码公司和源...

    文本挖掘,也称为文本数据挖掘,大致相当于文本分析,是指从文本中获取高质量信息的过程。高质量的信息通常是通过设计模式和趋势通过统计模式学习等手段获得的。

    文本挖掘计算机程序可从许多商业和开放源码公司和源代码获得。

    fc0a1015988c9b96be65f94024934f04.png

    43a9f17644aed842f039ad724bfde2e7.png

    570fe3ba9c2052e1a9c878dd4007c8ed.png

    Commercial

    • Amenity Analytics——开发基于云的文本分析解决方案,使用自然语言处理和机器学习,从任何非结构化数据的来源获取大规模的见解。

    • Angoss文本分析通过嵌入式提供实体和主题提取、主题分类、情感分析和文档摘要功能

    • AUTINDEX -是Saarbrucken应用信息科学研究所开发的一个基于复杂语言学的商业文本挖掘软件包。

    • Autonomy -文本挖掘,聚类和分类软件

    • Averbis 提供文本分析,聚类和分类软件,以及术语管理和企业搜索

    • Basis Technology 提供一套文本分析模块来识别语言,支持在20多种语言中搜索,提取实体,并有效地搜索和翻译实体。

    • Clarabridge文本分析(文本挖掘)软件,包括自然语言(NLP),机器学习,集群和分类。提供SaaS,托管和现场文本和情感分析,使公司能够收集,听取,分析,并采取行动,对客户的声音(VOC)从外部(Twitter, Facebook, Yelp!内部资源(呼叫中心notes、CRM、企业数据仓库、BI、调查、邮件等)。

    • DigitalMR -社会媒体听力和文本+图像分析工具的市场研究

    • Endeca技术-提供分析和集群非结构化文本的软件。

    • FICO评分-领先的分析供应商。

    • General Sentiment -社交智能平台,利用自然语言处理,发现品牌粉丝与传统电视节目粉丝在社交媒体上的亲密关系。独立的文本分析,以获取社会知识库的数十亿主题存储到2004年。

    • IBM语言软件——用于文本分析的IBM套件(工具和运行时)。

    • IBM SPSS—Modeler Premium(以前称为IBM SPSS Modeler和IBM SPSS文本分析)的提供者,它包含高级基于nlp的文本分析功能(多语言情感、事件和事实提取),可以与预测建模结合使用。调查文本分析提供了使用基于nlp的功能对调查响应进行分类的能力,以便进行进一步的分析或报告。

    • Inxight -提供文本分析、搜索和非结构化可视化技术。(Inxight被SAP AG于2008年收购的Business Objects收购)。

    • 语言计算机公司-文本提取和分析工具,可在多种语言。

    • Lexalytics -提供一个文本分析引擎,用于社交媒体监控、客户语音、调查分析和其他应用。突出引擎。该软件提供了将非结构化、基于文本的分析输出与结构化数据合并的独特功能,从而为改进的预测模型和关联分析提供额外的预测变量。

    • LexisNexis -基于广泛的新闻和公司信息内容集提供商业智能解决方案。LexisNexis收购DataOps进行搜索

    • Linguamatics 提供基于自然语言处理(NLP)的企业文本挖掘和文本分析软件,I2E,用于高价值的知识发现和决策支持。

    • Luminoso -经过麻省理工学院媒体实验室十多年的自然语言处理(NLP)、机器学习和人工智能研究,开发出企业反馈和文本分析解决方案

    • Mathematica -为文本对齐、模式匹配、聚类和语义分析提供内置工具。参见Wolfram语言,Mathematica的编程语言。

    • MATLAB提供文本分析工具箱,用于导入文本数据,将其转换为数字形式,用于机器和深度学习、情绪分析和分类任务

    • MeaningCloud 以前被称为text talytics:一组文本分析api,以SaaS模式和内部环境提供,完全可定制,以获得最高的精确度,并且由于其SDKs和插件,非常容易集成到任何系统或环境中。

    • Medallia -提供一个记录系统的调查,社会,文字,书面和在线反馈。

    • Megaputer Intelligence—从大量文本和结构化数据中获取可操作的知识,包括自然语言处理(NLP)、机器学习、情感分析、实体提取、聚类和分类。

    • NetOwl -多语言文本和实体分析产品套件,包括实体提取、链接和事件提取、情感分析、地理标记、名称翻译、名称匹配和身份解析等。

    • PoolParty Semantic Suite允许您开发一个知识图——从而构建并表示您的优先级知识域。高性能的PoolParty服务按照复杂的文本挖掘算法提取实体和术语。

    • RapidMiner及其文本处理扩展-数据和文本挖掘软件。

    • SAS - SAS文本挖掘和字谜;用于信息管理的商业文本分析、自然语言处理和分类软件。

    • Semantria -通过API和Excel插件提供服务。它是文本分析软件Lexalytics的一个分支,但不同之处在于它是通过API和Excel插件提供的,而且它包含了更大的知识库并使用深度学习。

    • Sketch Engine -一个语料库管理器和分析软件,提供从上传的文本或网络创建文本语料库,包括词性标注和引理或检测一个特定的网站

    • Smartlogic -信号;内容智能平台包含商业文本分析、自然语言处理、基于规则的分类、本体/分类法建模和用于信息管理的信息可视化软件。

    • StatSoft -为预测分析解决方案提供了一个可选的扩展。

    • Sysomos -提供社交媒体分析软件平台,包括文本分析和在线消费者对话的情绪分析。

    • WordStat -用于分析大量文本数据的QDA Miner的内容分析和文本挖掘附加模块。

    Open source

    • Carrot2 -文本和搜索结果聚类框架。

    • Coding Analysis Toolkit - CAT是一个免费的、基于web的、开源的文本分析服务。在团队中加载、编码和注释文本数据。衡量评估者之间的可靠性,并判断程序员之间的差异。报告代码和编码器的准确性。通过系统迭代训练更好的程序员。

    • GATE-文本工程的通用架构,一个自然语言处理和语言工程的开源工具箱。

    • Gensim 大型主题建模和从非结构化文本(Python)中提取语义信息。

    • Natural Language Toolkit (NLTK)——一套用于Python编程语言的符号和统计自然语言处理(NLP)的库和程序。

    • OpenNLP 自然语言处理。

    • Orange及其文本挖掘附加组件。

    • Stanbol 一个针对语义内容管理的开源文本挖掘引擎。

    • 编程语言R 为包tm中的文本挖掘应用程序提供了一个框架。自然语言处理任务视图包含tm和其他文本挖掘库包

    • KNIME 文本处理扩展。

    • The PLOS 文本挖掘集合

    • Voyant Tools 一个基于web的文本分析环境,创建为一个学术项目。

    • spaCy - Python的开源自然语言处理库

    首席推荐:

        商业软件推荐SPSS,SAS

        开软软件推荐:OpenNLP(Java爱好者),spaCy(Python爱好者)

    本文:https://pub.intelligentx.net/wikipedia-list-text-mining-software

    讨论:请加入知识星球或者小红圈【首席架构师圈】或者小号【jiagoushi_pro】

    微信公众号【首席架构师智库】
    适合物业仔细反复阅读。
    精彩图文详解架构方法论,架构实践,技术原理,技术趋势。
    我们在等你,赶快扫描关注吧。
    b63ab16acf015dd3cdc3b8b519251d45.png
    微信小号激烈深度讨论,报上你想加入的群:企业架构,云计算,大数据,数据科学,物联网,人工智能,安全,全栈开发,DevOps,数字化.
    社群已经有5000人,赶快加入讨论。
    9eab2a2b6f5cebb3b951d153cb295aaf.png
    QQ群深度交流企业架构,业务架构,应用架构,数据架构,技术架构,集成架构,安全架构。以及大数据,云计算,物联网,人工智能等各种新兴技术。
    QQ大群,不用担心群满。

    7494607c1e7b17e4429e305e061dd0c9.png

    视频号【首席架构师智库】
    1分钟快速了解架构相关的基本概念,模型,方法,经验。
    每天1分钟,架构心中熟。

    5b381cac88cd9d3c01ef21c98a013139.png

    知识星球向大咖提问,近距离接触,或者获得私密资料分享。知识星球【首席架构师圈】
    微信圈子志趣相投的同好交流。微信圈子【首席架构师圈】
    喜马拉雅路上或者车上了解最新黑科技资讯,架构心得。【智能时刻,架构君和你聊黑科技】
    知识星球认识更多朋友,职场和技术闲聊。知识星球【职场和技术】
    谢谢大家关注,转发,点赞和在看。
    展开全文
  • 数据分析学习总结笔记09:文本分析1 文本分析1.1 文本分析概述1.2 结构/非结构化数据1.3 文本数据特点1.4 自然语言处理——NLP1.5 文本挖掘的应用2 文本分词2.1 英文分词——KNIME2.2 中文分词2.2.1 中文分词工具...
  • 免费的文本分析 文本挖掘软件工具(第一部分)

    万次阅读 多人点赞 2020-02-18 13:29:08
    这里针对非编程人员,介绍几个免费文本分析和文本挖掘软件,可以直接导入中文文本,得出一些统计和可视化信息。另外如果是编程人员,推荐使用一下文本挖掘的工具包。下面是两个可选的工具。 KH Coder 链接为:...
  • 中文文本分析工具总结

    千次阅读 热门讨论 2020-04-26 13:20:46
    本篇博客主要介绍几个中文文本分析的工具。 1 百度API 百度智能云上讲自然语言处理分成了四个模块,如下图所示,分别为语言处理基础技术,语言处理应用技术,智能对话定制平台,文本审核。每一个模块都有很多功能,...
  • 文本分析--情感分析

    2017-08-28 15:57:20
    文本分析–情感分析自然语言处理(NLP)• 将自然语言(文本)转化为计算机程序更容易理解的形式 • 预处理得到的字符串 -> 向量化
  • NLP文本分析(文本分类与句子评分)

    千次阅读 2020-04-28 19:15:55
    在线课堂质量评估文本分析 文本分析的任务是对一堂在线课的师生对话进行分析,得到问答、讲堂和纠错三个方面的定性评估。 更新 Apr 28, 2020 当前版本: 0.1.0, 初始版本。 目录 章节 内容 简介 项目简介 ...
  • 文本分析个人理解

    万次阅读 2016-01-28 17:10:41
    文本分析是在机器学习数据挖掘中经常要用到的一种方法,主要是指对文本处理,并对文本建模取得有用的信息。文本分析主要用在如垃圾邮件分类,搜索词聚类等等。文本分析中主要面临的一个问题就是对文本做向量转换以后...
  • 全球多达80%的大数据是非...文本分析技术的发展方向: 1.智能化理解:确定一段文字是关于什么信息的,然后进行匪类和量化,再进一步分析。这有助于发掘客户的特点,并将其转换成结构化的数字输出到预测模型。 2...
  • 温馨提示:本文是《数据分析中,文本分析远比数值型分析重要!》的上篇,聊的是文本分析的一些基本知识,下篇将以一个实际案例来聊聊基于大数据的文本分析是如何应用在商业场景中的,将于明天推送,...
  • 文章目录自然语言处理NLTKPython文本分析工具NLTK情感分析文本相似度文本分类分类预测模型:朴素贝叶斯实战案例:微博情感分析 见本博客分类 自然语言处理NLTKPython文本分析工具NLTK 情感分析 文本相似度 文本分类 ...
  • 文本分析基础知识

    千次阅读 2016-04-15 10:05:34
    文本分析是指: 从文本中抽取特征词进行量化以表示文本信息。 文本一般指文字。 它是自然语言处理的一个小分支,自然语言处理还包括语音识别(常见的)等。 目的: 先决条件:将无结构化的原始文本转化为结构化的...
  • Python大数据文本分析及应用

    千次阅读 2019-06-29 01:30:06
    大数据文本分析与应用,Python实现小说文本词频统计,保存到数据库,并实现数据可视化(jsp web前端)
  • ES-文本分析(analysis)

    千次阅读 2019-06-14 18:14:36
    在es进行倒排索引和进行文本搜索时,都可以预先对文本进行文本分析,经过文本分析后的结果会最后被建进倒排索引或者被发送进行真正的查询。 上图是文本分析器的可视化图,一个分析器包括字符过滤器、分词器和...
  • 实用的在线文本分析工具

    千次阅读 2020-04-14 15:12:11
    实用的文本分析工具 参考链接https://mp.weixin.qq.com/s/rnMM9fdQiQ0W4r2LBSewPA 1.图悦:在线词频分析工具、词云制作工具,还可以自定义词云的形状。 网址:http://www.picdata.cn/ 2.新浪微舆情:全网事件分析...
  • 文本分析系列的文章是我在2012~2013年做某个项目的笔记和资料整理而成,所提到的算法/实现方式都最终应用于项目开发,而并非只是概念上,当然文本分析领域非常大也非常艰深(包括google在内的大公司都有深入的研究...
  • 机器学习-文本分析

    千次阅读 2017-11-27 20:18:43
    文本分析 文本数据   文本分析 停用词 1.! 2." 3.# 4.$ 5.% 6.& 7.' 8.( 9.) 10.* 11.+ 12., 13.- 14.-- 15.. 16... 17.... 18......
  • 借助SAP HANA实现文本分析和文本挖掘 SAP中国研究院项目总监董玢在本讲座中介绍了SAP HANA的文本分析功能以及如何结合R语言和SAP HANA自带的预测分析函数库来实现文本分析和文本挖掘。 详细解读 和小伙伴们...
  • python文本分析之jieba分词工具

    千次阅读 2019-05-24 16:45:37
    一年前老师给了我一个文本数据分析的项目,所以稍微了解了一下中文文本分析的非常浅显的知识,在此做一下记录。因为自然语言处理这一块我只是为了完成项目而做了一些了解,所以肯定有不太对的地方,谅解一下啦~、 ...
  • 中文文本分析(3)--文本相似度

    千次阅读 2019-06-28 08:45:31
    中文文本分析(3)--文本相似度1、 需要的包2、流程3、代码 应用场景: ①信息检索,通过相似度识别相似的词语,找出与检索词语相似的结果。 ②自动问答,通过关键词进行搜索问题,相似程度最高的问题对应的答案即被...
  • 英文文本分析¶读入新闻,将内容存入变量content中,并查看content的类型。¶ In [1]: txt = open('./dailynews.txt',mode='r') content = txt.read() txt.close() content </div> <div...
  • 文本分析的整体大的背景,对于理解文本分析显得至关重要。因为不理解这个大的背景的情况下,过分的聚焦于具体的技术,可能会完全的走偏。尤其是对于我现在这种已经有了具体应用场景的学习者来言,每个层次能做什么,...
  • 文本分析之中文分词

    2018-03-20 08:49:00
    在处理文本分析时,我们经常须要面临的一个问题就是分词,特别是在中国当前的IT环境下。大部分文本数据都是中文,中文和英文有一些不一样。中文字与字之间没有明显的分隔符。而英文单词与单词之间有自然的空格符来...
  • 文本分析入门(一)

    千次阅读 2019-05-07 15:37:42
    今天在图书馆查了不少资料,感觉没什么特别好的学习途径。 主要通过博客,李航的《统计学习方法》,相关比赛代码来学习。...文本分析也好,平时做的数据挖掘也好,开始都是需要数据预处理。 文...
  • 基于大数据做文本分析

    千次阅读 2016-03-01 10:52:04
    在对大数据的认识中,人们总结出它的4V特征,即容量大、多样性、生产速度快和价值密度低,为此产生出大量的技术和工具,推动大数据领域的发展。...首先讨论文本分析的三种模型:词袋模型、TF-IDF短语加权表示和
  • 资源是2020C题参加美赛所用代码,主要是做的文本分析,LDA,词云,分类统计,时间序列。内含原始数据和代码说明。欢迎有需要的伙伴下载交流
  • 搜狗新闻文本分析实例 https://nbviewer.jupyter.org/github/nightsswatch/MLProject/blob/master/Python%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E6%9E%90/news_C.ipynb ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 35,257
精华内容 14,102
关键字:

文本分析