Ein Hinweis zum Text Mining.
Teilen Sie eine große Menge von Textdaten durch Verarbeitung in natürlicher Sprache in Wörter und Phrasen ⇒ Bisher war die natürliche Sprache nicht vollständig entwickelt und es war schwierig, sie zu teilen.
Es hat die folgenden drei Funktionen.
Entfernt Rauschen aus Textdaten und extrahiert Informationen, die für das Mining erforderlich sind
Extrahieren Sie Wörter nach Morphologie mit dem aufgezeichneten Wörterbuch Das Wörterbuch muss von Zeit zu Zeit aktualisiert werden.
Absorbiert Notationsschwankungen durch Erstellen und Verwenden von Synonymwörterbüchern. Beurteilen Sie beim Betrachten der Daten, ob es sich um ein Synonym handelt. ex) Bewertung ist "hoch" = Bewertung ist "gut" Preis ist "hoch" ≠ Bewertung ist "gut"
Durch Extrahieren der in der Nähe auftretenden morphologischen Elemente werden fragwürdige Formen, negative Formen und Expressionsschwankungen extrahiert. ex) "Bist du da?" = "Bist du da?" ⇒ Verb + Hilfsverb + Symbol
Die morphologischen Elemente werden in Klauseln gruppiert, und die Hauptprädikaten- und Änderungsbeziehungen zwischen den Klauseln werden beurteilt.
Erhalten Sie neue Informationen und Kenntnisse, die mit den Informationen übereinstimmen, die Sie aus den extrahierten Konzepten erhalten möchten
Berechnen Sie die Relevanz aus dem gleichzeitigen Auftreten von Wörtern
Teilen Sie Textdaten in ähnliche Gruppen ein.
Analysieren Sie den Kontext, in dem das Schlüsselwort verwendet wird ⇒ Ist es dem Themenmodell ähnlich? ??
Hilft, Analyseergebnisse zu verstehen und zu berücksichtigen
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