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

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• 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☆☆☆☆☆

《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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

挺不错的，下次还会再买

评分☆☆☆☆☆

书的质量很好，送货快服务态度好。

评分☆☆☆☆☆

研究的好帮手

评分☆☆☆☆☆

还不错 挺简单的 适合初学者

评分☆☆☆☆☆

商品给力，运送速度快

评分☆☆☆☆☆

质量不错，方便实用。

评分☆☆☆☆☆

也就那样吧，中规中矩的

评分☆☆☆☆☆

也就那样吧，中规中矩的

评分☆☆☆☆☆

很好！