《Microsoft SQL Server 2005 Data Mining 演算法 – TEXT MINING》
Microsoft SQL Server 2005 Data Mining 是一款强大的数据挖掘工具，其中的 TEXT MINING 演算法专门针对文本数据进行分析和挖掘。由谢邦昌教授，辅仁大学统计资讯学系教授及中华资料採礦协会理事长，对这一技术进行了深入的研究和阐述。
在数据挖掘领域，TEXT MINING（文本挖掘）是一种处理和分析大量文本资料的方法，旨在为决策者和分析师提供定制化的信息，如摘要和关键词，同时发现文本中的特征及其相互关系。根据 Dan Sullivan (2001) 的定义，文本探勘主要面临两个挑战：一是手动特征选择的工作量大且效率低，二是文档内容的多维特性使得特征属性的定义和界定困难。
文本挖掘通常包括以下几个阶段：首先是信息检索（IR），通过获取相关文件来准备分析；其次是信息萃取（IE），从文件中提取关键特征；接着是文本挖掘（Mining），在这个阶段，隐藏的信息被挖掘出来；最后是解释与评估（Interpretation），对所得到的结果进行理解和评价。
SQL Server 2005 中的 TEXT MINING 功能包括 Term Extract 和 Term Lookup，可以支持英文文本的处理，能提取单个单词或短语，并且允许用户列举要排除的关键字。此外，Fuzzy lookup 和 Fuzzy Grouping 提供了容错功能，适用于专利文件、病例、论文研究、文件分类、知识管理和信用评级等多种场景。
知识金字塔描绘了从原始信号到知识的转化过程，文本资料经过处理后转化为信息，再进一步提炼为知识。词彙索引是处理的关键步骤，包括前置处理、词汇抽取、关键词筛选和排名，以及概念式分类和分群。多语言支持，如简体、繁体、英语等，确保了不同语言文本的处理能力。
在文本挖掘中，相似类归和特征向量是常用的技术，通过计算分群和分类来理解文档之间的关系。此外，文獻分類和文件自动分类利用聚类算法（如 k-means、EM、agglomerative 等）和分类算法（如 kNN、决策树、贝叶斯等）实现。关联和规则挖掘则涉及到话题关联、相关主题规则和逻辑推理，用于揭示文献间的相似性和依赖关系。
Microsoft SQL Server 2005 的 TEXT MINING 演算法为大数据时代下的文本分析提供了有效的工具，它不仅能够帮助用户从海量文本中提取有价值的信息，还能通过机器学习和数据挖掘技术，自动分类和识别文档主题，提高信息处理的效率和准确性。这一技术对于商业智能、知识管理、科学研究等领域具有重要的应用价值。
