文本挖掘是研究方法嗎

A. 自然語言處理和文本挖掘的關系

自然語言處理（NLP）關注的是人類的自然語言與計算機設備之間的相互關系。NLP是計算機語言學的重要方面之一，它同樣也屬於計算機科學和人工智慧領域。而文本挖掘和NLP的存在領域類似，它關注的是識別文本數據中有趣並且重要的模式。

但是，這二者仍有不同。首先，這兩個概念並沒有明確的界定（就像「數據挖掘」和「數據科學」一樣），並且在不同程度上二者相互交叉，具體要看與你交談的對象是誰。我認為通過洞見級別來區分是最容易的。如果原始文本是數據，那麼文本挖掘就是信息，NLP就是知識，也就是語法和語義的關系。

雖然NLP和文本挖掘不是一回事兒，但它們仍是緊密相關的：它們處理同樣的原始數據類型、在使用時還有很多交叉。

我們的目的並不是二者絕對或相對的定義，重要的是要認識到，這兩種任務下對數據的預處理是相同的。

努力消除歧義是文本預處理很重要的一個方面，我們希望保留原本的含義，同時消除噪音。

以下就是處理文本任務的幾大主要步驟：

1.數據收集

獲取或創建語料庫，來源可以是郵箱、英文維基網路文章或者公司財報，甚至是莎士比亞的作品等等任何資料。

2.數據預處理

在原始文本語料上進行預處理，為文本挖掘或NLP任務做准備

數據預處理分為好幾步，其中有些步驟可能適用於給定的任務，也可能不適用。但通常都是標記化、歸一化和替代的其中一種。

3.數據挖掘和可視化

無論我們的數據類型是什麼，挖掘和可視化是探尋規律的重要步驟

常見任務可能包括可視化字數和分布，生成wordclouds並進行距離測量

4.模型搭建

這是文本挖掘和NLP任務進行的主要部分，包括訓練和測試

在適當的時候還會進行特徵選擇和工程設計

語言模型：有限狀態機、馬爾可夫模型、詞義的向量空間建模

機器學習分類器：樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、支持向量機、神經網路

序列模型：隱藏馬爾可夫模型、循環神經網路（RNN）、長短期記憶神經網路（LSTMs）

5.模型評估

模型是否達到預期？

度量標准將隨文本挖掘或NLP任務的類型而變化

以上觀點僅供參考，而在自然語言文本預處理方面的技術在國內效果比較好的並不多，具有代表性的如：北理工張華平博士的NLPIR大數據語義智能分析技術。NLPIR大數據語義智能分析平台是根據中文數據挖掘的綜合需求,融合了網路精準採集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,並針對互聯網內容處理的全技術鏈條的共享開發平台。如果感興

B. 什麼是數字人文

數字人文，有時也被稱為人文計算，它是針對計算與人文學科之間的交叉領域進行學習、研究、發明以及創新的一門學科。

究其本質來說，它是方法論；究其研究范圍來說，它是一門交叉學科。它涉及到了對電子信息的調查研究、分析、綜合和表達。

它致力於研究如何利用媒體來影響這些人文學科，以及這些人文學科對我們的計算方面的知識能有何貢獻。

典型的數字人文學術部門包括技術人員以及在數字媒體方面有經驗和專業知識的學者。這些部門往往是大量與其他部門的同事合作研究項目。

數字人文時代將來臨：

觀察當下，數字人文已經構成了一個全新的環境，不光是在用數字進行生產、消費、傳播，而且生活在一個被數字記錄和創造的文化生態環境里。

面臨諸多挑戰。比如市場模式的變化，出現了市場和社交網路疊加在一起的「社會網路市場」。市場結構的變化，出現了平台公司「創意生態」與全社會「人文生態」環境的落差。文化發展模式的變化，出現了精英文化與大眾文化界限的互動與融合。

展望未來，伴隨數字人文時代的來臨，將在「全數字化」環境中從事人文研究與傳播，在「全人文化」環境中從事數字技術的開發與應用。

數字人文還處在萌芽期，對此我們要建立統一競爭、開放有序的現代文化市場，以應對新的挑戰。

以上內容參考：人民網-數字人文時代將來臨

C. 數據挖掘和文本挖掘哪個在教育領域的應用更多一些

數據挖掘或者文本挖掘技術應用范圍很廣，特別是在電子商務方面，而教育方面在互聯網應用方面有所發展，但是在大數據分析、數據挖掘方面還發展不快。

就也可以考慮在互聯網企業的教育部門，例如網路教育、阿里雲學堂等，以及一些大型培訓機構，因為這些機構正在致力於向互聯網發展，而互聯網將會將會產生大數據，從而使數據挖掘和文本挖掘有用武之地

D. 人工智慧都有哪些技術

1、計算機視覺

人們認識世界, 91%是通過視覺來實現。同樣, 計算機視覺的最終目標就是讓計算機能夠像人一樣通過視覺來認識和了解世界, 它主要是通過演算法對圖像進行識別分析, 目前計算機視覺最廣泛的應用是人臉識別和圖像識別。相關技術具體包括圖像分類、目標跟蹤、語義分割。

2、 機器學習

機器學習的基本思想是通過計算機對數據的學習來提升自身性能的演算法。機器學習中需要解決的最重要的4類問題是預測、聚類、分類和降維。機器學習按照學習方法分類可分為:監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。

3、自然語言處理

自然語言處理 (NLP) [30]是指計算機擁有識別理解人類文本語言的能力, 是計算機科學與人類語言學的交叉學科。自然語言是人與動物之間的最大區別, 人類的思維建立在語言之上, 所以自然語言處理也就代表了人工智慧的最終目標。機器若想實現真正的智能自然語言處理是必不可少的一環。自然語言處理分為語法語義分析、信息抽取、文本挖掘、信息檢索、機器翻譯、問答系統和對話系統7個方向。自然語言處理主要有5類技術, 分別是分類、匹配、翻譯、結構預測及序列決策過程。

4、語音識別

現在人類對機器的運用已經到了一個極高的狀態, 所以人們對於機器運用的便捷化也有了依賴。採用語言支配機器的方式是一種十分便捷的形式。語音識別技術是將人類的語音輸入轉換為一種機器可以理解的語言, 或者轉換為自然語言的一種過程。

E. 自然語言處理和計算語言學之間的區別和聯系是什麼

機器學習是非常成熟的方法，你提到的三個方向都有很多的用途，但是機器翻譯最多那個論文都不容易，尤其是本科，想寫點東西並不容易，關鍵是實驗需要很長時間文本挖掘是數據挖掘的一個部分，現在有比例越來越大的趨勢。不過，現在主流的研究方法是統計方法，可能和你要用的方法不一樣。由於文本挖掘處理的大部分是非結構化數據，統計更合適一些坦白的說，本科畢業的自然語言處理往往就轉行了，用人單位看重的往往是你的分析能力和計算機能力，專業上太淺了。碩士有點兩難，如果想做這個專業，一定要博士畢業，至少在工作中也要把博士讀出來。只憑碩士這個文憑，在小公司還可以，大公司基本上就是給專家打下手了待遇沒有特別的，現在各專業差異不大

F. 做文本挖掘是否需要了解自然語言處理

當然需要。
既然是「文本挖掘」，自然語言處理最基本的功能點肯定都要做：
新詞發現、分詞、詞性標注、分類、自動提取標簽、實體自動發現和識別。
最基本的這些功能點做了之後，可以用統計方法完成簡單文本挖掘應用，統計方法比如：
TF/IDF、Map/Rece、貝葉斯。
再深入一些，就需要：
聚類（層次聚類、SVM、VSM）、情感趨勢分析。
再想提高：
語法分析、句式判斷。
但一般做到NLP最基本功能點+統計方法即可搞定一般的互聯網應用。

G. 文本挖掘的內容簡介

《文本挖掘(英文版)》是一部文本挖掘領域名著，作者為世界知名的權威學者。書中涵蓋了核心文本挖掘操作、文本挖掘預處理技術、分類、聚類、信息提取、信息提取的概率模型、預處理應用、可視化方法、鏈接分析、文本挖掘應用等內容，很好地結合了文本挖掘的理論和實踐。《文本挖掘(英文版)》非常適合文本挖掘、信息檢索領域的研究人員和實踐者閱讀，也適合作為高等院校計算機及相關專業研究生的數據挖掘和知識發現等課程的教材。

H. 數據挖掘與文本挖掘的區別

本質不同，數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程，文本挖掘有時也被稱為文字探勘、文本數據挖掘等，大致相當於文字分析，一般指文本處理過程中產生高質量的信息

數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。文本挖掘，高質量的信息通常通過分類和預測來產生，如模式識別。文本挖掘通常涉及輸入文本的處理過程（通常進行分析，同時加上一些衍生語言特徵以及消除雜音，隨後插入到資料庫中） ，產生結構化數據，並最終評價和解釋輸出。

關於數據挖掘和文本挖掘的相關學習，推薦CDA數據師的相關課程，課程內容兼顧培養解決數據挖掘流程問題的橫向能力以及解決數據挖掘演算法問題的縱向能力。要求學生具備從數據治理根源出發的思維，通過數字化工作方法來探查業務問題，通過近因分析、宏觀根因分析等手段，再選擇業務流程優化工具還是演算法工具，而非「遇到問題調演算法包」。真正理解商業思維，項目思維，能夠遇到問題解決問題。點擊預約免費試聽課

I. 人工智慧技術都有哪些

人工智慧的基礎理論科學包括計算機科學、邏輯學、生物學、心理學及哲學等眾多學科，人工智慧技術核心具體包括：

1、計算機視覺
人們認識世界, 91%是通過視覺來實現。同樣, 計算機視覺的最終目標就是讓計算機能夠像人一樣通過視覺來認識和了解世界, 它主要是通過演算法對圖像進行識別分析, 目前計算機視覺最廣泛的應用是人臉識別和圖像識別。相關技術具體包括圖像分類、目標跟蹤、語義分割。
2、 機器學習
機器學習的基本思想是通過計算機對數據的學習來提升自身性能的演算法。機器學習中需要解決的最重要的4類問題是預測、聚類、分類和降維。機器學習按照學習方法分類可分為:監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。
3、自然語言處理
自然語言處理 (NLP) [30]是指計算機擁有識別理解人類文本語言的能力, 是計算機科學與人類語言學的交叉學科。自然語言是人與動物之間的最大區別, 人類的思維建立在語言之上, 所以自然語言處理也就代表了人工智慧的最終目標。機器若想實現真正的智能自然語言處理是必不可少的一環。自然語言處理分為語法語義分析、信息抽取、文本挖掘、信息檢索、機器翻譯、問答系統和對話系統7個方向。自然語言處理主要有5類技術, 分別是分類、匹配、翻譯、結構預測及序列決策過程。
4、語音識別
現在人類對機器的運用已經到了一個極高的狀態, 所以人們對於機器運用的便捷化也有了依賴。採用語言支配機器的方式是一種十分便捷的形式。語音識別技術是將人類的語音輸入轉換為一種機器可以理解的語言, 或者轉換為自然語言的一種過程。

J. 請問自然語言處理 幾個方向做研究是否熱 以及工作的話工資

機器學習是非常成熟的方法，你提到的三個方向都有很多的用途，但是機器翻譯最多
那個論文都不容易，尤其是本科，想寫點東西並不容易，關鍵是實驗需要很長時間
文本挖掘是數據挖掘的一個部分，現在有比例越來越大的趨勢。

不過，現在主流的研究方法是統計方法，可能和你要用的方法不一樣。
由於文本挖掘處理的大部分是非結構化數據，統計更合適一些

坦白的說，本科畢業的自然語言處理往往就轉行了，用人單位看重的往往是你的分析能力和計算機能力，專業上太淺了。碩士有點兩難，如果想做這個專業，一定要博士畢業，至少在工作中也要把博士讀出來。只憑碩士這個文憑，在小公司還可以，大公司基本上就是給專家打下手了

待遇沒有特別的，現在各專業差異不大