文本挖掘技术及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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谢邦昌，朱建平，李毅 著

图书标签:

• 文本挖掘
• 数据挖掘
• 自然语言处理
• 机器学习
• 信息检索
• 文本分析
• 大数据
• Python
• 数据科学
• 人工智能

出版社： 厦门大学出版社

ISBN：9787561559710

版次：1

商品编码：11909973

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：160

正文语种：中文

内容简介

　　

?? 《文本挖掘技术及其应用》??包括四个部分。第一部分包括两章，介绍常用文本挖掘技术，总结基本流程。第二部分共五章，在R软件上详细介绍了文本挖掘，包括R软件的简介与安装，文本挖掘所需的基本R包，Facebook、微博、Twitter、网页等爬虫技术、数据预处理如断词、字词处理、语料库建立等，资料分析如关联分析、集群分析、主成份分析和聚类分析。第三部分共两章，在MS SQL Sever上介绍如何实现文本挖掘，第一章是数据预处理技术，包括怎么导入文本数据、建立字词与词向量、建立训练集和测试集，第二章在MS SQL Sever上实现常用的文本数据挖掘方法，并进行图表分析。第四部分为顾问公司和新闻网合作的案例。

前言/序言

智慧之眼：洞悉文本的奥秘与潜能 在信息爆炸的时代，文字如潮水般涌来，塑造着我们的认知，驱动着社会的进步。然而，海量文本中隐藏的价值，往往如同深埋的宝藏，需要一把特殊的钥匙才能开启。这把钥匙，便是“文本挖掘”。它并非简单的信息检索，而是一种深入肌理、洞察规律、发掘潜能的智慧之眼，让我们能够从看似杂乱无章的文字海洋中，提炼出精炼的知识，驱动决策，赋能创新。 《智慧之眼：洞悉文本的奥秘与潜能》并非一本关于文本挖掘技术本身的书籍。它更像是一本引人入胜的探索之旅，带领读者穿越信息洪流，去发现和理解那些由文本所承载的、更为宏观而深刻的智慧。本书聚焦于文本在各个领域中的实际应用，以及这些应用如何悄然改变着我们的生活、工作和思考方式。它旨在启发读者认识到，文本不仅仅是信息的载体，更是理解世界、预测未来、创造价值的强大工具。 第一部分：文字背后的故事——信息时代的变革与机遇 我们生活在一个前所未有的信息时代。每一次网络浏览、每一次社交互动、每一次在线阅读，都在不经意间生成海量文本数据。这些数据，包含了用户的情感、偏好、需求，也记录了市场趋势、社会舆论、科学发现。然而，如何从这片汪洋大海中捕捞到真正有价值的信息，如何将它们转化为可执行的洞察，成为了摆在我们面前的巨大挑战，也是前所未有的机遇。 本书的第一部分将首先勾勒出信息时代文本数据的全景图。我们会审视互联网、社交媒体、新闻报道、学术论文、用户评论等各种文本来源，分析它们的特点、体量以及其中蕴含的潜在价值。在此基础上，我们将探讨文本信息的爆炸式增长如何引发了新的挑战，例如信息过载、噪音干扰、真假难辨等。然而，挑战与机遇并存，正是文本数据的巨大体量和复杂性，催生了对更强大、更智能的分析工具的需求，为我们提供了前所未有的洞察力。 我们将通过一系列生动的案例，展现文本信息在不同领域的变革力量。例如，我们将会看到，企业如何通过分析用户评论，精准把握市场需求，优化产品设计；新闻媒体如何通过监测网络舆论，及时捕捉社会热点，影响公众认知；科研机构如何通过梳理海量文献，发现新的研究方向，加速科学突破。这些案例将不仅仅是枯燥的技术展示，而是充满人文关怀的故事，强调文本数据如何赋能人类，帮助我们更好地理解彼此，更好地应对挑战，更好地创造未来。 第二部分：洞察人心——情感、情绪与用户画像的构建 人们的情感和情绪，往往通过文字淋漓尽致地表达出来。一句简短的评论，一个充满激情的帖子，都可能蕴含着丰富的情感信息。本书的第二部分将深入探讨如何“读懂”这些文字背后的情感。我们将考察用户评论、社交媒体反馈、在线论坛讨论等文本，揭示其中蕴含的喜悦、愤怒、失望、期待等各种情感色彩。 通过对这些情感的深入分析，我们可以构建出更立体、更准确的用户画像。了解用户的喜好，可以帮助企业进行更精准的营销；理解用户的痛点，可以帮助服务行业提供更贴心的体验；捕捉公众情绪，可以帮助政策制定者更好地理解民意。我们将看到，通过对文本情感的分析，我们可以从冰冷的数据中，感受到鲜活的人性，从而建立起更紧密的联系，提供更个性化的服务。 本书将通过具体的场景，展现情感分析的应用价值。例如，某款新产品上线后，商家通过分析社交媒体上用户的评价，迅速识别出产品的主要优点和缺点，并据此调整营销策略和产品迭代方向。又如，某个公共事件发生后，分析新闻报道和社交媒体的讨论，可以评估公众的情绪变化，为政府和社会组织提供决策参考。这些应用，都体现了文字作为情感载体的强大力量，以及洞察情感如何带来更深层次的理解和更有效的沟通。 第三部分：趋势的预言家——市场洞察、舆论监测与风险预警 文本信息，尤其是新兴的、大规模的文本数据，往往是市场趋势、社会舆论变化，甚至是潜在风险的最早预兆。本书的第三部分将聚焦于如何利用文本数据，充当“趋势的预言家”。 我们将探讨企业如何通过分析市场报告、行业新闻、竞争对手的公开信息，提前捕捉市场动态，发现新兴的商业机会，并制定前瞻性的市场策略。例如，通过分析行业媒体上关于某种新技术的讨论热度，可以预测该技术未来的发展前景；通过监测用户在社交媒体上对某类产品的提及频率和评价，可以判断该类产品的市场需求变化。 在舆论监测方面，本书将展示如何通过分析海量新闻报道、博客文章、论坛讨论，及时了解社会热点话题，评估公众对某个事件或政策的态度，并预测舆论的走向。这对于政府部门、企业、媒体而言，都具有极其重要的意义，能够帮助它们更好地进行信息传播、危机管理和公众沟通。 更进一步，我们将深入探讨文本数据在风险预警方面的巨大潜力。例如，通过分析金融新闻、公司财报、分析师报告等文本，可以识别潜在的金融风险，提前预警市场波动；通过监测网络舆论、社交媒体信息，可以发现潜在的社会不稳定因素，为相关部门提供预警信号；通过分析医疗健康领域的文献和患者反馈，可以及时发现新兴的健康威胁，为公共卫生决策提供依据。这些“预言”并非神秘的占卜，而是基于对海量文本信息的科学分析和模式识别，展现了文本数据作为洞察未来的强大能力。 第四部分：知识的构建者——学术发现、教育创新与知识管理 除了商业和社会的洞察，文本数据在知识的构建和传播方面，也扮演着至关重要的角色。本书的第四部分将关注文本如何成为学术发现的引擎，教育创新的催化剂，以及知识管理的基石。 在学术领域，海量的科研论文、专利文献、研究报告构成了人类知识的宝库。本书将展示如何通过对这些文本的分析，加速科学发现的过程。例如，通过对相关领域文献的系统梳理，可以发现现有研究的空白，提出新的研究问题；通过分析论文的引用关系，可以揭示学科的发展脉络和关键的学术成果；通过整合不同研究的结论，可以形成更全面的理论框架。 在教育领域，文本数据的应用正在深刻地改变着传统的教学模式。本书将探讨如何利用文本分析，为学生提供个性化的学习路径，识别学习困难，并提供定制化的辅导。例如，通过分析学生的阅读理解情况，可以了解其知识盲点；通过分析学生的写作表现，可以指出其语言表达的不足；通过分析大量教学案例，可以总结出更有效的教学方法。 此外，知识管理是现代组织成功的关键。本书将阐述如何利用文本分析，构建高效的知识库，促进信息的共享和利用。例如，企业可以通过对内部文档、邮件、报告的分析，整理和归档公司的核心知识；通过对外部市场信息、客户反馈的整合，构建全面的知识体系，支持企业的战略决策。这些应用，都体现了文本数据作为知识的载体，在构建、传播和管理知识方面的无限潜能。 结语：点亮智慧之眼，拥抱未来 《智慧之眼：洞悉文本的奥秘与潜能》并非一本冰冷的理论手册，而是一次充满启发性的思想旅行。它旨在通过丰富的案例和深刻的解读，让读者认识到文本数据在我们生活、工作和思考中无处不在的巨大力量。本书并非直接教授文本挖掘的技术细节，而是聚焦于这些技术所带来的宏观影响和应用价值，激发读者去思考如何利用文本的力量，去发现、去理解、去创造。 在这个信息与智慧交织的时代，拥有“智慧之眼”，即洞悉文本奥秘的能力，将成为我们应对挑战、抓住机遇、引领未来的关键。本书希望能够点亮这双眼睛，让每一位读者都能在浩瀚的文本海洋中，寻找到属于自己的宝藏，用文字的力量，描绘更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《文本挖掘技术及其应用》，我最大的感受是知识的海洋固然浩瀚，但如何航行却是个大学问。书中关于各种算法的讲解，虽然严谨细致，但在我看来，却少了些“灵魂”。比如，在介绍情感分析时，它详细列举了不同的模型和评价指标，但并没有深入探讨在实际应用中，如何克服语言的歧义性、讽刺性以及文化差异带来的挑战。我更希望能看到一些成功的案例分析，具体说明在某个行业或某个产品中，是如何运用文本挖掘技术解决了实际问题，并带来了哪些切实的收益。书中提及的应用场景也比较宽泛，从舆情监控到知识管理，听上去都很有前景，但具体的实施路径和技术选型建议却不多。我希望这本书能像一位经验丰富的导师，不仅告诉我理论知识，更能引导我思考，在面对真实数据时，如何去设计解决方案，如何去规避陷阱，如何去持续优化模型。目前这本书更像是一本概念的汇编，而不是一本实操指南，对于希望快速掌握一门技术并将其应用于实践的读者来说，可能需要付出额外的努力去补充和探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容上，似乎遗漏了一些当下非常热门的文本挖掘技术趋势。例如，在提到自然语言处理时，它更多地关注了传统的统计模型和机器学习方法。然而，近年来，深度学习在文本挖掘领域的应用取得了突破性的进展，尤其是在预训练语言模型（如BERT、GPT系列）方面，它们极大地提升了文本理解和生成的能力。这本书对这些前沿技术的介绍，显得有些滞后，或者说不够深入。我期望能看到书中对这些新兴技术有更详细的讲解，包括它们的原理、优势以及在不同应用场景下的实践案例。此外，书中关于文本挖掘在具体行业的应用，也显得不够接地气。比如，在金融、医疗、教育等领域，文本挖掘有着广阔的应用前景，但书中对这些领域的案例分析，要么过于简略，要么缺乏深度，未能充分展现文本挖掘技术的强大潜力和价值。总的来说，这本书在技术更新和应用落地方面，还有很大的提升空间。

评分☆☆☆☆☆

《文本挖掘技术及其应用》这本书，在理论深度上无疑是可圈可点的，对于那些已经掌握了一定的基础知识，并且希望深入研究文本挖掘原理的读者来说，它可能是一本宝贵的参考资料。它详细介绍了多种经典的文本挖掘算法，并辅以严谨的数学推导，对于理解算法背后的逻辑非常有帮助。然而，对于像我这样，更侧重于了解如何将这些技术应用于实际工作中的读者而言，这本书的实用性就大打折扣了。我希望看到的是更多关于“如何做”的内容，比如如何采集和清洗真实世界中的非结构化文本数据，如何根据不同的业务需求来选择合适的文本挖掘方法，以及如何评估和优化模型的效果。书中对这些方面的阐述，显得比较笼统，缺乏具体的代码示例和详细的操作步骤。当我想要将书中的理论知识转化为实际操作时，往往会发现缺少了关键的“桥梁”。这本书更像是一份厚重的学术论文合集，而非一本能教会我“上手”的教程。

评分☆☆☆☆☆

一本厚实的书摆在书架上，书名是《文本挖掘技术及其应用》。我翻开来，首先映入眼帘的是密密麻麻的专业术语，什么TF-IDF、LDA、词向量、情感分析……这些词汇像一张张密不透风的网，把我牢牢困在里面。我尝试着去理解，但感觉就像在看一本天书，每一个概念都显得那么抽象，缺乏生动的例子和直观的解释。书中的算法描述，更是让人头晕目眩，各种数学公式和图表堆砌在一起，我试图跟着步骤去推演，但很快就迷失在复杂的逻辑链条中。更让我感到困惑的是，虽然书名叫“应用”，但我并没有看到太多具体、可操作的案例。它更多地停留在理论层面，对如何将这些高深的文本挖掘技术真正落地到实际业务场景中，给出的指导性内容非常有限。我本以为能学到如何处理海量文本数据，从中提炼出有价值的信息，比如如何分析用户评论来改进产品，或者如何通过新闻报道来预测市场趋势。然而，这本书似乎更倾向于讲解“是什么”和“为什么”，而对“怎么做”的阐述却显得不足，让人难以找到实际操作的切入点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，对我这个非科班出身的读者来说，着实有点挑战。它似乎是按照技术发展的脉络或者算法的复杂程度来组织的，从基础的文本预处理一直讲到复杂的深度学习模型。然而，这种线性叙述的方式，并没有很好地照顾到不同背景读者的阅读习惯。当我试图去了解某个具体应用时，比如如何进行主题模型分析，我可能需要在书中前后跳转好几个章节，才能找到相关的理论基础和辅助说明。而且，书中对于不同技术之间的联系和区别，并没有进行清晰的梳理。我常常会困惑，在某个具体问题下，应该选择哪种技术？这些技术之间是如何协同工作的？书中对这些问题的解答，显得有些零散，并没有形成一个完整的体系。我渴望能有一条清晰的主线，将各种技术串联起来，并且能通过大量的图示和流程图，帮助我构建起对整个文本挖掘技术体系的认知。现在读来，感觉像是被抛入了一个知识的迷宫，虽然里面堆满了宝藏，但找到出口却不容易。

评分☆☆☆☆☆

很好

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很好

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还可以

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慢慢看。

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囤货用的，还没有开始看

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挺好的！！！

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很不错的书，赞一个！

评分☆☆☆☆☆

这字很大个1，，内容一般，性价比不高

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错