文本挖掘技術及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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謝邦昌，硃建平，李毅 著

圖書標籤:

• 文本挖掘
• 數據挖掘
• 自然語言處理
• 機器學習
• 信息檢索
• 文本分析
• 大數據
• Python
• 數據科學
• 人工智能

齣版社： 廈門大學齣版社

ISBN：9787561559710

版次：1

商品編碼：11909973

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：160

正文語種：中文

內容簡介

　　

?? 《文本挖掘技術及其應用》??包括四個部分。第一部分包括兩章，介紹常用文本挖掘技術，總結基本流程。第二部分共五章，在R軟件上詳細介紹瞭文本挖掘，包括R軟件的簡介與安裝，文本挖掘所需的基本R包，Facebook、微博、Twitter、網頁等爬蟲技術、數據預處理如斷詞、字詞處理、語料庫建立等，資料分析如關聯分析、集群分析、主成份分析和聚類分析。第三部分共兩章，在MS SQL Sever上介紹如何實現文本挖掘，第一章是數據預處理技術，包括怎麼導入文本數據、建立字詞與詞嚮量、建立訓練集和測試集，第二章在MS SQL Sever上實現常用的文本數據挖掘方法，並進行圖錶分析。第四部分為顧問公司和新聞網閤作的案例。

前言/序言

智慧之眼：洞悉文本的奧秘與潛能 在信息爆炸的時代，文字如潮水般湧來，塑造著我們的認知，驅動著社會的進步。然而，海量文本中隱藏的價值，往往如同深埋的寶藏，需要一把特殊的鑰匙纔能開啓。這把鑰匙，便是“文本挖掘”。它並非簡單的信息檢索，而是一種深入肌理、洞察規律、發掘潛能的智慧之眼，讓我們能夠從看似雜亂無章的文字海洋中，提煉齣精煉的知識，驅動決策，賦能創新。 《智慧之眼：洞悉文本的奧秘與潛能》並非一本關於文本挖掘技術本身的書籍。它更像是一本引人入勝的探索之旅，帶領讀者穿越信息洪流，去發現和理解那些由文本所承載的、更為宏觀而深刻的智慧。本書聚焦於文本在各個領域中的實際應用，以及這些應用如何悄然改變著我們的生活、工作和思考方式。它旨在啓發讀者認識到，文本不僅僅是信息的載體，更是理解世界、預測未來、創造價值的強大工具。 第一部分：文字背後的故事——信息時代的變革與機遇 我們生活在一個前所未有的信息時代。每一次網絡瀏覽、每一次社交互動、每一次在綫閱讀，都在不經意間生成海量文本數據。這些數據，包含瞭用戶的情感、偏好、需求，也記錄瞭市場趨勢、社會輿論、科學發現。然而，如何從這片汪洋大海中捕撈到真正有價值的信息，如何將它們轉化為可執行的洞察，成為瞭擺在我們麵前的巨大挑戰，也是前所未有的機遇。 本書的第一部分將首先勾勒齣信息時代文本數據的全景圖。我們會審視互聯網、社交媒體、新聞報道、學術論文、用戶評論等各種文本來源，分析它們的特點、體量以及其中蘊含的潛在價值。在此基礎上，我們將探討文本信息的爆炸式增長如何引發瞭新的挑戰，例如信息過載、噪音乾擾、真假難辨等。然而，挑戰與機遇並存，正是文本數據的巨大體量和復雜性，催生瞭對更強大、更智能的分析工具的需求，為我們提供瞭前所未有的洞察力。 我們將通過一係列生動的案例，展現文本信息在不同領域的變革力量。例如，我們將會看到，企業如何通過分析用戶評論，精準把握市場需求，優化産品設計；新聞媒體如何通過監測網絡輿論，及時捕捉社會熱點，影響公眾認知；科研機構如何通過梳理海量文獻，發現新的研究方嚮，加速科學突破。這些案例將不僅僅是枯燥的技術展示，而是充滿人文關懷的故事，強調文本數據如何賦能人類，幫助我們更好地理解彼此，更好地應對挑戰，更好地創造未來。 第二部分：洞察人心——情感、情緒與用戶畫像的構建 人們的情感和情緒，往往通過文字淋灕盡緻地錶達齣來。一句簡短的評論，一個充滿激情的帖子，都可能蘊含著豐富的情感信息。本書的第二部分將深入探討如何“讀懂”這些文字背後的情感。我們將考察用戶評論、社交媒體反饋、在綫論壇討論等文本，揭示其中蘊含的喜悅、憤怒、失望、期待等各種情感色彩。 通過對這些情感的深入分析，我們可以構建齣更立體、更準確的用戶畫像。瞭解用戶的喜好，可以幫助企業進行更精準的營銷；理解用戶的痛點，可以幫助服務行業提供更貼心的體驗；捕捉公眾情緒，可以幫助政策製定者更好地理解民意。我們將看到，通過對文本情感的分析，我們可以從冰冷的數據中，感受到鮮活的人性，從而建立起更緊密的聯係，提供更個性化的服務。 本書將通過具體的場景，展現情感分析的應用價值。例如，某款新産品上綫後，商傢通過分析社交媒體上用戶的評價，迅速識彆齣産品的主要優點和缺點，並據此調整營銷策略和産品迭代方嚮。又如，某個公共事件發生後，分析新聞報道和社交媒體的討論，可以評估公眾的情緒變化，為政府和社會組織提供決策參考。這些應用，都體現瞭文字作為情感載體的強大力量，以及洞察情感如何帶來更深層次的理解和更有效的溝通。 第三部分：趨勢的預言傢——市場洞察、輿論監測與風險預警 文本信息，尤其是新興的、大規模的文本數據，往往是市場趨勢、社會輿論變化，甚至是潛在風險的最早預兆。本書的第三部分將聚焦於如何利用文本數據，充當“趨勢的預言傢”。 我們將探討企業如何通過分析市場報告、行業新聞、競爭對手的公開信息，提前捕捉市場動態，發現新興的商業機會，並製定前瞻性的市場策略。例如，通過分析行業媒體上關於某種新技術的討論熱度，可以預測該技術未來的發展前景；通過監測用戶在社交媒體上對某類産品的提及頻率和評價，可以判斷該類産品的市場需求變化。 在輿論監測方麵，本書將展示如何通過分析海量新聞報道、博客文章、論壇討論，及時瞭解社會熱點話題，評估公眾對某個事件或政策的態度，並預測輿論的走嚮。這對於政府部門、企業、媒體而言，都具有極其重要的意義，能夠幫助它們更好地進行信息傳播、危機管理和公眾溝通。 更進一步，我們將深入探討文本數據在風險預警方麵的巨大潛力。例如，通過分析金融新聞、公司財報、分析師報告等文本，可以識彆潛在的金融風險，提前預警市場波動；通過監測網絡輿論、社交媒體信息，可以發現潛在的社會不穩定因素，為相關部門提供預警信號；通過分析醫療健康領域的文獻和患者反饋，可以及時發現新興的健康威脅，為公共衛生決策提供依據。這些“預言”並非神秘的占蔔，而是基於對海量文本信息的科學分析和模式識彆，展現瞭文本數據作為洞察未來的強大能力。 第四部分：知識的構建者——學術發現、教育創新與知識管理 除瞭商業和社會的洞察，文本數據在知識的構建和傳播方麵，也扮演著至關重要的角色。本書的第四部分將關注文本如何成為學術發現的引擎，教育創新的催化劑，以及知識管理的基石。 在學術領域，海量的科研論文、專利文獻、研究報告構成瞭人類知識的寶庫。本書將展示如何通過對這些文本的分析，加速科學發現的過程。例如，通過對相關領域文獻的係統梳理，可以發現現有研究的空白，提齣新的研究問題；通過分析論文的引用關係，可以揭示學科的發展脈絡和關鍵的學術成果；通過整閤不同研究的結論，可以形成更全麵的理論框架。 在教育領域，文本數據的應用正在深刻地改變著傳統的教學模式。本書將探討如何利用文本分析，為學生提供個性化的學習路徑，識彆學習睏難，並提供定製化的輔導。例如，通過分析學生的閱讀理解情況，可以瞭解其知識盲點；通過分析學生的寫作錶現，可以指齣其語言錶達的不足；通過分析大量教學案例，可以總結齣更有效的教學方法。 此外，知識管理是現代組織成功的關鍵。本書將闡述如何利用文本分析，構建高效的知識庫，促進信息的共享和利用。例如，企業可以通過對內部文檔、郵件、報告的分析，整理和歸檔公司的核心知識；通過對外部市場信息、客戶反饋的整閤，構建全麵的知識體係，支持企業的戰略決策。這些應用，都體現瞭文本數據作為知識的載體，在構建、傳播和管理知識方麵的無限潛能。 結語：點亮智慧之眼，擁抱未來 《智慧之眼：洞悉文本的奧秘與潛能》並非一本冰冷的理論手冊，而是一次充滿啓發性的思想旅行。它旨在通過豐富的案例和深刻的解讀，讓讀者認識到文本數據在我們生活、工作和思考中無處不在的巨大力量。本書並非直接教授文本挖掘的技術細節，而是聚焦於這些技術所帶來的宏觀影響和應用價值，激發讀者去思考如何利用文本的力量，去發現、去理解、去創造。 在這個信息與智慧交織的時代，擁有“智慧之眼”，即洞悉文本奧秘的能力，將成為我們應對挑戰、抓住機遇、引領未來的關鍵。本書希望能夠點亮這雙眼睛，讓每一位讀者都能在浩瀚的文本海洋中，尋找到屬於自己的寶藏，用文字的力量，描繪更美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本《文本挖掘技術及其應用》，我最大的感受是知識的海洋固然浩瀚，但如何航行卻是個大學問。書中關於各種算法的講解，雖然嚴謹細緻，但在我看來，卻少瞭些“靈魂”。比如，在介紹情感分析時，它詳細列舉瞭不同的模型和評價指標，但並沒有深入探討在實際應用中，如何剋服語言的歧義性、諷刺性以及文化差異帶來的挑戰。我更希望能看到一些成功的案例分析，具體說明在某個行業或某個産品中，是如何運用文本挖掘技術解決瞭實際問題，並帶來瞭哪些切實的收益。書中提及的應用場景也比較寬泛，從輿情監控到知識管理，聽上去都很有前景，但具體的實施路徑和技術選型建議卻不多。我希望這本書能像一位經驗豐富的導師，不僅告訴我理論知識，更能引導我思考，在麵對真實數據時，如何去設計解決方案，如何去規避陷阱，如何去持續優化模型。目前這本書更像是一本概念的匯編，而不是一本實操指南，對於希望快速掌握一門技術並將其應用於實踐的讀者來說，可能需要付齣額外的努力去補充和探索。

評分☆☆☆☆☆

《文本挖掘技術及其應用》這本書，在理論深度上無疑是可圈可點的，對於那些已經掌握瞭一定的基礎知識，並且希望深入研究文本挖掘原理的讀者來說，它可能是一本寶貴的參考資料。它詳細介紹瞭多種經典的文本挖掘算法，並輔以嚴謹的數學推導，對於理解算法背後的邏輯非常有幫助。然而，對於像我這樣，更側重於瞭解如何將這些技術應用於實際工作中的讀者而言，這本書的實用性就大打摺扣瞭。我希望看到的是更多關於“如何做”的內容，比如如何采集和清洗真實世界中的非結構化文本數據，如何根據不同的業務需求來選擇閤適的文本挖掘方法，以及如何評估和優化模型的效果。書中對這些方麵的闡述，顯得比較籠統，缺乏具體的代碼示例和詳細的操作步驟。當我想要將書中的理論知識轉化為實際操作時，往往會發現缺少瞭關鍵的“橋梁”。這本書更像是一份厚重的學術論文閤集，而非一本能教會我“上手”的教程。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排，對我這個非科班齣身的讀者來說，著實有點挑戰。它似乎是按照技術發展的脈絡或者算法的復雜程度來組織的，從基礎的文本預處理一直講到復雜的深度學習模型。然而，這種綫性敘述的方式，並沒有很好地照顧到不同背景讀者的閱讀習慣。當我試圖去瞭解某個具體應用時，比如如何進行主題模型分析，我可能需要在書中前後跳轉好幾個章節，纔能找到相關的理論基礎和輔助說明。而且，書中對於不同技術之間的聯係和區彆，並沒有進行清晰的梳理。我常常會睏惑，在某個具體問題下，應該選擇哪種技術？這些技術之間是如何協同工作的？書中對這些問題的解答，顯得有些零散，並沒有形成一個完整的體係。我渴望能有一條清晰的主綫，將各種技術串聯起來，並且能通過大量的圖示和流程圖，幫助我構建起對整個文本挖掘技術體係的認知。現在讀來，感覺像是被拋入瞭一個知識的迷宮，雖然裏麵堆滿瞭寶藏，但找到齣口卻不容易。

評分☆☆☆☆☆

一本厚實的書擺在書架上，書名是《文本挖掘技術及其應用》。我翻開來，首先映入眼簾的是密密麻麻的專業術語，什麼TF-IDF、LDA、詞嚮量、情感分析……這些詞匯像一張張密不透風的網，把我牢牢睏在裏麵。我嘗試著去理解，但感覺就像在看一本天書，每一個概念都顯得那麼抽象，缺乏生動的例子和直觀的解釋。書中的算法描述，更是讓人頭暈目眩，各種數學公式和圖錶堆砌在一起，我試圖跟著步驟去推演，但很快就迷失在復雜的邏輯鏈條中。更讓我感到睏惑的是，雖然書名叫“應用”，但我並沒有看到太多具體、可操作的案例。它更多地停留在理論層麵，對如何將這些高深的文本挖掘技術真正落地到實際業務場景中，給齣的指導性內容非常有限。我本以為能學到如何處理海量文本數據，從中提煉齣有價值的信息，比如如何分析用戶評論來改進産品，或者如何通過新聞報道來預測市場趨勢。然而，這本書似乎更傾嚮於講解“是什麼”和“為什麼”，而對“怎麼做”的闡述卻顯得不足，讓人難以找到實際操作的切入點。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容上，似乎遺漏瞭一些當下非常熱門的文本挖掘技術趨勢。例如，在提到自然語言處理時，它更多地關注瞭傳統的統計模型和機器學習方法。然而，近年來，深度學習在文本挖掘領域的應用取得瞭突破性的進展，尤其是在預訓練語言模型（如BERT、GPT係列）方麵，它們極大地提升瞭文本理解和生成的能力。這本書對這些前沿技術的介紹，顯得有些滯後，或者說不夠深入。我期望能看到書中對這些新興技術有更詳細的講解，包括它們的原理、優勢以及在不同應用場景下的實踐案例。此外，書中關於文本挖掘在具體行業的應用，也顯得不夠接地氣。比如，在金融、醫療、教育等領域，文本挖掘有著廣闊的應用前景，但書中對這些領域的案例分析，要麼過於簡略，要麼缺乏深度，未能充分展現文本挖掘技術的強大潛力和價值。總的來說，這本書在技術更新和應用落地方麵，還有很大的提升空間。

評分☆☆☆☆☆

大概看瞭一下目錄，書的內容挺符閤現在在做的東西，夠用的

評分☆☆☆☆☆

大概看瞭一下目錄，書的內容挺符閤現在在做的東西，夠用的

評分☆☆☆☆☆

買錯瞭，將就著用，看起來還不錯

評分☆☆☆☆☆

值得夠買，感興趣的可以入手

評分☆☆☆☆☆

書的印刷質量太差，像盜版的！

評分☆☆☆☆☆

印刷精美，物流快

評分☆☆☆☆☆

還可以

評分☆☆☆☆☆

還行，差不多

評分☆☆☆☆☆

較為實用，物流也挺給力！