基本信息
文件名称:Python中文自然语言处理基础与实战(第2版)(微课版)课件 第8--13章 文本分类与聚类--- 基于TipDM大数据挖掘建模平台实现垃圾短信分类 .pptx
文件大小:1.57 MB
总页数:134 页
更新时间:2025-07-29
总字数:约2.04万字
文档摘要

文本分类与聚类

文本挖掘简介文本分类文本聚类任务:垃圾短信分类任务:新闻文本聚类

文本挖掘简介文本挖掘是指从大量文本数据中自动地发现并提取有意义的信息和知识的过程。它结合NLP、机器学习、统计学等多个领域的技术,对文本进行处理、分析和理解,以便从中获取有用的信息。文本挖掘可用于多个领域,包括情感分析、舆情监测、信息检索、文本分类、文本聚类、关键词提取、实体识别、知识图谱构建等。在行为分析领域,它可以帮助企业分析用户评论和社交媒体数据,了解消费者需求和偏好;在金融领域,它可以进行新闻事件的快速分析和金融市场预测;在医疗领域,它可以帮助医生从大量的医学文献中获取有效的治疗方法等。

文本挖掘简介文本