text mining:文本挖掘
文本挖掘(text mining)是对自然语言正文中所包含数据的分析。文本挖掘将非结构化数据中的词和短语转化成数值,这些数值可以连接到一个数据库中的结构化数据并且可被传统数据挖掘技术分析。 文本挖掘(text mining)在处理以下任务时尤其有用: 人们普遍认为,非结构式数据大多存在于文本文件中,它在一个组织数据中所占比例至少达八成。由于自然语言正文通常是矛盾的,所以文本挖掘工作很有挑战性。这些矛盾包含由语义、句法和俚语所引起的意义不明确。 另见全文数据库(full text database)。
最近更新时间:2010-05-10 翻译:徐艳EN
相关推荐
-
2025年12个企业风险管理趋势
在很多企业中,企业风险管理已经占据中心地位,随着这些企业努力应对经济不确定性带来的影响–先是新冠肺 […]
-
2025年重塑CIO角色的8个因素
企业继续将技术视为未来成功和增长的关键,这将促使2025年IT支出增加。 研究和咨询公司Gartner估计,明 […]
-
英特尔CEO Pat Gelsinger离职;董事会寻找新CEO
近日英特尔宣布首席执行官Pat Gelsinger退休,结束他在这家公司近四年的领导生涯,这期间他帮助这家陷入 […]
-
如何成功运行IT试点项目
正确的软件可以帮助公司获得竞争优势,但错误的软件可能会增加关键流程的复杂性和失败率。这意味着,测试潜在软件在企 […]