一、分析方法与过程 本次针对京东商城上的“美的”热水器的文本评论数据进行建模分析。本文进行基本的预处理、分词等操作后建立LDA主题模型，实现对文本评论数据的倾向性判断及信息挖掘分析。 （1）利用爬虫进行数据采集（由于最近较忙，爬虫代码等空了再附上，暂且先用书中提供的数据进行建模），原始文本评论数据为 ...
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2021-06-28 21:08:08
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摘要：本篇博文从模型和算法的视角，分别介绍了基于统计方法的情感分析模型和基于深度学习的情感分析模型。 文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理和抽取的过程。目前，文本情感分析研究涵盖了包括自然语言处理、文本挖掘、 ...
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2021-01-13 10:43:44
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使用graph来表示对象之间的复杂关系和依赖关系，然而graph数据的复杂已有的机器学习算法很难处理，所以使用深度学习方法来处理。AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks论文回顾图神经网络（GNN）在文本挖掘和机器学习领域的发展，将GNN划分为递归图神经网络、卷积图神经网络、图自编码和时空图神经网络四类。此外还讨论图神经网络跨各种领域的应用、总结开源代码、
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2020-09-23 23:34:52
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一 数据分析与自然语言处理 我们在处理很多数据分析任务时，不可避免地涉及到与文本内容相关的知识，这是属于文本挖掘（text mining）的内容，显然是NLP技术的范畴，基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。 二 自然语言处理 如果一台计算机能够欺骗人类，让人相信它是人类，那么该计算 ...
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2020-09-17 16:52:30
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正则表达式是一种定义了搜索模式的特征序列 ，用于字符串的模式匹配。 它的作用有两个： （1） 将文档内容从非结构化转为结构化 ， 以便文本挖掘 （2） 去除“噪声”（即 文本片段中，与文本无关的文字信息和最终输出） 1. 匹配字符串 re.search(regex,string ) 检查string ...
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2020-08-18 15:38:17
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背景 文本分类属于文本挖掘。文本挖掘从已知文本提取未知的知识，即从非结构的文本中提取知识。文本挖掘主要领域：搜索和信息检索；文本聚类；文本分类；Web挖掘；信息抽取；自然语言处理；概念提取。[1] 搜索和信息检索：存储和文本文档的检索，包括搜索引擎和关键字搜索。 文本聚类：使用聚类方法，对词汇，片段 ...
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2020-05-14 23:50:55
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介绍 在该节中我们将对用户产生的真实评论数据进行情绪分析。 知识点 文本分词 Word2Vec 方法 决策树分类 本文所涉及到情绪分析，又称为文本情绪分析，这是自然语言处理和文本挖掘过程中涉及到的一块内容。简而言之，我们通过算法去判断一段文本、评论的情绪偏向，从而快速地了解表达这段文本的原作者的主观 ...
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2020-03-06 12:54:09
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主要介绍 隐语义模型 LFM(latent factor model)。隐语义模型最早在文本挖掘领域被提出，用于找到文本的隐含语义，相关名词有 LSI、pLSA、LDA 等。在推荐领域，隐语义模型也有着举足轻重的地位。下述的实验设计见 推荐系统–用户行为和实验设计基本思想核心思想: 通过隐含特征(l... ...
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2020-02-04 13:36:11
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金融文本挖掘的业务领域建模 领域模型是对领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示。又称概念模型、领域对象模型、分析对象模型。它专注于分析问题领域本身，发掘重要的业务领域概念，并建立业务领域概念之间的关系 领域模型设计是需求分析的关键步骤。它帮助用户及需求分析人员建立业务概念，确定用户业务的问题域， ...
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2019-11-24 14:02:34
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https://spaces.ac.cn/archives/5448/comment-page-1?replyTo=9054 话在开头 # 在深度学习等端到端方案已经逐步席卷NLP的今天，你是否还愿意去思考自然语言背后的基本原理？我们常说“文本挖掘”，你真的感受到了“挖掘”的味道了吗？ 无意中的邂逅 ...
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2019-10-06 00:43:50
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