文本挖掘是研究方法吗

A. 自然语言处理和文本挖掘的关系

自然语言处理（NLP）关注的是人类的自然语言与计算机设备之间的相互关系。NLP是计算机语言学的重要方面之一，它同样也属于计算机科学和人工智能领域。而文本挖掘和NLP的存在领域类似，它关注的是识别文本数据中有趣并且重要的模式。

但是，这二者仍有不同。首先，这两个概念并没有明确的界定（就像“数据挖掘”和“数据科学”一样），并且在不同程度上二者相互交叉，具体要看与你交谈的对象是谁。我认为通过洞见级别来区分是最容易的。如果原始文本是数据，那么文本挖掘就是信息，NLP就是知识，也就是语法和语义的关系。

虽然NLP和文本挖掘不是一回事儿，但它们仍是紧密相关的：它们处理同样的原始数据类型、在使用时还有很多交叉。

我们的目的并不是二者绝对或相对的定义，重要的是要认识到，这两种任务下对数据的预处理是相同的。

努力消除歧义是文本预处理很重要的一个方面，我们希望保留原本的含义，同时消除噪音。

以下就是处理文本任务的几大主要步骤：

1.数据收集

获取或创建语料库，来源可以是邮箱、英文维基网络文章或者公司财报，甚至是莎士比亚的作品等等任何资料。

2.数据预处理

在原始文本语料上进行预处理，为文本挖掘或NLP任务做准备

数据预处理分为好几步，其中有些步骤可能适用于给定的任务，也可能不适用。但通常都是标记化、归一化和替代的其中一种。

3.数据挖掘和可视化

无论我们的数据类型是什么，挖掘和可视化是探寻规律的重要步骤

常见任务可能包括可视化字数和分布，生成wordclouds并进行距离测量

4.模型搭建

这是文本挖掘和NLP任务进行的主要部分，包括训练和测试

在适当的时候还会进行特征选择和工程设计

语言模型：有限状态机、马尔可夫模型、词义的向量空间建模

机器学习分类器：朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络

序列模型：隐藏马尔可夫模型、循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTMs）

5.模型评估

模型是否达到预期？

度量标准将随文本挖掘或NLP任务的类型而变化

以上观点仅供参考，而在自然语言文本预处理方面的技术在国内效果比较好的并不多，具有代表性的如：北理工张华平博士的NLPIR大数据语义智能分析技术。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。如果感兴

B. 什么是数字人文

数字人文，有时也被称为人文计算，它是针对计算与人文学科之间的交叉领域进行学习、研究、发明以及创新的一门学科。

究其本质来说，它是方法论；究其研究范围来说，它是一门交叉学科。它涉及到了对电子信息的调查研究、分析、综合和表达。

它致力于研究如何利用媒体来影响这些人文学科，以及这些人文学科对我们的计算方面的知识能有何贡献。

典型的数字人文学术部门包括技术人员以及在数字媒体方面有经验和专业知识的学者。这些部门往往是大量与其他部门的同事合作研究项目。

数字人文时代将来临：

观察当下，数字人文已经构成了一个全新的环境，不光是在用数字进行生产、消费、传播，而且生活在一个被数字记录和创造的文化生态环境里。

面临诸多挑战。比如市场模式的变化，出现了市场和社交网络叠加在一起的“社会网络市场”。市场结构的变化，出现了平台公司“创意生态”与全社会“人文生态”环境的落差。文化发展模式的变化，出现了精英文化与大众文化界限的互动与融合。

展望未来，伴随数字人文时代的来临，将在“全数字化”环境中从事人文研究与传播，在“全人文化”环境中从事数字技术的开发与应用。

数字人文还处在萌芽期，对此我们要建立统一竞争、开放有序的现代文化市场，以应对新的挑战。

以上内容参考：人民网-数字人文时代将来临

C. 数据挖掘和文本挖掘哪个在教育领域的应用更多一些

数据挖掘或者文本挖掘技术应用范围很广，特别是在电子商务方面，而教育方面在互联网应用方面有所发展，但是在大数据分析、数据挖掘方面还发展不快。

就也可以考虑在互联网企业的教育部门，例如网络教育、阿里云学堂等，以及一些大型培训机构，因为这些机构正在致力于向互联网发展，而互联网将会将会产生大数据，从而使数据挖掘和文本挖掘有用武之地

D. 人工智能都有哪些技术

1、计算机视觉

人们认识世界, 91%是通过视觉来实现。同样, 计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界, 它主要是通过算法对图像进行识别分析, 目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。

2、 机器学习

机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

3、自然语言处理

自然语言处理 (NLP) [30]是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力, 是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别, 人类的思维建立在语言之上, 所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。自然语言处理主要有5类技术, 分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。

4、语音识别

现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态, 所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言, 或者转换为自然语言的一种过程。

E. 自然语言处理和计算语言学之间的区别和联系是什么

机器学习是非常成熟的方法，你提到的三个方向都有很多的用途，但是机器翻译最多那个论文都不容易，尤其是本科，想写点东西并不容易，关键是实验需要很长时间文本挖掘是数据挖掘的一个部分，现在有比例越来越大的趋势。不过，现在主流的研究方法是统计方法，可能和你要用的方法不一样。由于文本挖掘处理的大部分是非结构化数据，统计更合适一些坦白的说，本科毕业的自然语言处理往往就转行了，用人单位看重的往往是你的分析能力和计算机能力，专业上太浅了。硕士有点两难，如果想做这个专业，一定要博士毕业，至少在工作中也要把博士读出来。只凭硕士这个文凭，在小公司还可以，大公司基本上就是给专家打下手了待遇没有特别的，现在各专业差异不大

F. 做文本挖掘是否需要了解自然语言处理

当然需要。
既然是“文本挖掘”，自然语言处理最基本的功能点肯定都要做：
新词发现、分词、词性标注、分类、自动提取标签、实体自动发现和识别。
最基本的这些功能点做了之后，可以用统计方法完成简单文本挖掘应用，统计方法比如：
TF/IDF、Map/Rece、贝叶斯。
再深入一些，就需要：
聚类（层次聚类、SVM、VSM）、情感趋势分析。
再想提高：
语法分析、句式判断。
但一般做到NLP最基本功能点+统计方法即可搞定一般的互联网应用。

G. 文本挖掘的内容简介

《文本挖掘(英文版)》是一部文本挖掘领域名着，作者为世界知名的权威学者。书中涵盖了核心文本挖掘操作、文本挖掘预处理技术、分类、聚类、信息提取、信息提取的概率模型、预处理应用、可视化方法、链接分析、文本挖掘应用等内容，很好地结合了文本挖掘的理论和实践。《文本挖掘(英文版)》非常适合文本挖掘、信息检索领域的研究人员和实践者阅读，也适合作为高等院校计算机及相关专业研究生的数据挖掘和知识发现等课程的教材。

H. 数据挖掘与文本挖掘的区别

本质不同，数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，文本挖掘有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。文本挖掘，高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程（通常进行分析，同时加上一些衍生语言特征以及消除杂音，随后插入到数据库中） ，产生结构化数据，并最终评价和解释输出。

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I. 人工智能技术都有哪些

人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科，人工智能技术核心具体包括：

1、计算机视觉
人们认识世界, 91%是通过视觉来实现。同样, 计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界, 它主要是通过算法对图像进行识别分析, 目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。
2、 机器学习
机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
3、自然语言处理
自然语言处理 (NLP) [30]是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力, 是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别, 人类的思维建立在语言之上, 所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。自然语言处理主要有5类技术, 分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。
4、语音识别
现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态, 所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言, 或者转换为自然语言的一种过程。

J. 请问自然语言处理 几个方向做研究是否热 以及工作的话工资

机器学习是非常成熟的方法，你提到的三个方向都有很多的用途，但是机器翻译最多
那个论文都不容易，尤其是本科，想写点东西并不容易，关键是实验需要很长时间
文本挖掘是数据挖掘的一个部分，现在有比例越来越大的趋势。

不过，现在主流的研究方法是统计方法，可能和你要用的方法不一样。
由于文本挖掘处理的大部分是非结构化数据，统计更合适一些

坦白的说，本科毕业的自然语言处理往往就转行了，用人单位看重的往往是你的分析能力和计算机能力，专业上太浅了。硕士有点两难，如果想做这个专业，一定要博士毕业，至少在工作中也要把博士读出来。只凭硕士这个文凭，在小公司还可以，大公司基本上就是给专家打下手了

待遇没有特别的，现在各专业差异不大