文本分类,文本模型,数据挖掘

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文本分类,文本模型,数据挖掘

: 基金分类——基于文本数据挖掘1 本文提出了一种基于文本数据挖掘的方法，旨在实现基金的自动化分类，覆盖了投资方式和投资标的两个主要维度的一级、二级分类。在数据挖掘的过程中，文章首先明确了基金分类体系，包括主动型、被动指数型、QDII型等...
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：631KB 上传时间：2022-08-03

: 机器学习中文文本分类实战代码+数据利用分类算法实现对文本的数据挖掘，主要包括： 1.语料库的构建，主要包括利用爬虫收集 Web 文档等； 2.语料库的数据预处理，包括文档建模，如去噪，分词，建立数据字典，使用词袋模型或主题模型表达文档等；注...
评级：5 浏览量：501 收藏量：5 资源大小：14.38MB 上传时间：2023-02-04

: 国科大文本数据挖掘课程大作业国科大文本数据挖掘课程大作业，实现一个情感分类系统，分别采用情感词典法、传统的机器学习方法和深度学习方法实现情感分类，并对比性能。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、...
评级：0 浏览量：58 收藏量：1 资源大小：11.84MB 上传时间：2024-04-29

: 文本分类实验报告本报告包括完整的文本分类处理过程，包括24万搜狗预料库的处理、jieba分词、停用词无关词处理、词袋模型的构建（CHI值检验用于特征筛选、tfidf作为特征向量值）。并用自编朴素贝叶斯以及sklearn包中的SVM进行了文本...
评级：0 浏览量：885 收藏量：3 资源大小：6.23MB 上传时间：2016-12-02

: 文本挖掘与web挖掘.pptx 文本挖掘(Text Mining)是数据挖掘的一个分支，它是把文本型信息源作为分析的对象，利用定量计算和定性分析的方法，从中寻找信息的结构、模型、模式等各种隐含的知识，这种知识对用户而言是新颖的，具有潜在价值。...
评级：0 浏览量：230 收藏量：0 资源大小：427KB 上传时间：2019-08-23

: 文本分类实验报告(详尽版本) 本报告包括详尽完整的文本分类处理过程，包括语料库的处理、jieba分词、停用词无关词处理、词袋模型的构建（CHI值检验用于特征筛选、tfidf作为特征向量值）。并用自编朴素贝叶斯以及sklearn包中的SVM进行了文本效果...
评级：0 浏览量：1330 收藏量：9 资源大小：4.05MB 上传时间：2019-01-11

: 论文研究-文本分类技术研究.pdf 对文本分类技术进行研究，介绍文本分类的基本过程，论述文本特征提取方法，讨论朴素贝叶斯、K-近邻、支持向量机、投票等常用的文本分类原理与方法，探讨中文文本分类技术。
评级：0 浏览量：108 收藏量：0 资源大小：118KB 上传时间：2019-07-22

: 基于 TF-IDF 的文本分类（txtClassify.py）使用了中文文本数据集，并使用jieba库进行中文分词处理。 data_preprocess()函数用于读取数据和对数据进行预处理，比如去除数字、标点符号、停用词等。 calculate_tfidf()函数用于计算文本的TF-IDF特征。 text_...
评级：0 浏览量：217 收藏量：3 资源大小：9KB 上传时间：2023-07-23

: 文本聚类与分类算法整理 LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法是文本主题模型中的常用算法。该算法可以用来挖掘文本的隐含主题和关键词。LDA算法的计算公式为：p（词语|文本）= Σ（p（词语|主题）* p（主题|文本）） LDA算法可以用来...
评级：0 浏览量：141 收藏量：0 资源大小：1.48MB 上传时间：2022-08-13

: 数据挖掘之分类和预测简介例如，在银行业务中，根据贷款申请者的信息来判断贷款者是属于“安全”类还是“风险”类，这是数据挖掘中的分类任务。而分析给贷款人的贷款量就是数据挖掘中的预测任务。本节将对常用的分类与预测方法进行介绍，...
评级：0 浏览量：621 收藏量：1 资源大小：146KB 上传时间：2021-01-07

: 基于GRW和FastText模型的电信用户投诉文本分类应用.docx FastText模型可以对文本数据进行嵌入式表示，并且可以对文本数据进行多分类。本文提出基于GRW和FastText模型的方法，对用户投诉文本进行多分类，并且基于真实的生产系统数据进行相关验证性实验，验证了本文方法的...
评级：5 浏览量：103 收藏量：1 资源大小：120KB 上传时间：2022-06-02

: R语言环境下的文本挖掘.pdf 文档-term 矩阵可以用于文本挖掘的后续步骤，例如主题模型、文档分类等。主题模型是指对文本数据进行降维处理，提取出主要的主题的过程，可以使用 R 语言的 topicmodels 包来实现。主题模型可以用于文本挖掘的后续...
评级：5 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：331KB 上传时间：2023-10-31

: 机器学习实现法律文本分类 文本分类算法，是计算机对文本集合按照事先定义好的类别体系进行自动分类标记的技术，它根据一个已经被标注的训练文档集合, 找到文档特征和文档类别之间的关系模型, 然后利用这种学习得到的关系模型对新的文档进行...
评级：0 浏览量：182 收藏量：4 资源大小：28.32MB 上传时间：2024-01-20

: 数据挖掘中的文本挖掘(共21张PPT)精选.pptx "数据挖掘中的文本挖掘" 以下是从给定的文件中提取的相关知识点： 数据挖掘是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。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...
评级：0 浏览量：19 收藏量：0 资源大小：334KB 上传时间：2022-11-30

: Python基于机器学习文本多分类源码+项目说明+数据集.zip 陈旸老师的《人人都听得懂的清华大学数据挖掘》里的练习数据说明： 1、文档共有4中类型：女性、体育、文学、校园 2、训练集放到train文件夹里，测试集放到test文件夹里。停用词放到stop文件夹里。模型： ...
评级：5 浏览量：155 收藏量：0 资源大小：1.54MB 上传时间：2023-11-19

: 快速数据挖掘数据分析实战RapidMiner工具应用第12章文本挖掘V1.1.pdf  对文本挖掘结果应用其他数据挖掘模型，以便根据文本分析结果预测或分类。 12.3文本挖掘概览本章介绍文本分类。由于大部分交流信息以文本格式保存，文本分类是文本挖掘中的一个重要主题。我们将建立一个Rapid...
评级：5 浏览量：472 收藏量：0 资源大小：443KB 上传时间：2021-08-07

: 基于深度学习的文本分类系统关键技术研究与模型验证大数据时代，文本分类是文本数据挖掘和文本价值探索领域的重要工作。传统的文本分类系统存在特征提取能力弱、分类准确率不高的问题。相对于传统的文本分类技术，深度学习技术具有准确率高、特征提取有效等诸多优势，...
评级：0 浏览量：245 收藏量：2 资源大小：902KB 上传时间：2021-01-19

: 文本挖掘_科技政策文本挖掘与应用_特点、应用场景、技术方法科技政策文本挖掘是指应用文本挖掘技术来分析和处理科技政策相关的文本数据，以获得有价值的信息和见解。特点： * 非结构化：科技政策文本数据通常是非结构化的，缺乏统一的格式和标准。 * 元数据缺乏：科技政策...
评级：5 浏览量：169 收藏量：1 资源大小：1.66MB 上传时间：2021-12-08

: 多模型融合的客服工单文本分类方法的研究与实现.docx 1. 多模型融合算法：本文设计了多模型融合算法（multi model fusion algorithm，MMF），根据各层级的数据特点选择合适的模型，实现工单自动多级分类。 2. 中文文本自动分类：文本分类算法是计算机对中文自然语言按照...
评级：5 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：314KB 上传时间：2022-06-01

: 数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述.docx 数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息或模式的过程。数据挖掘技术可以应用于许多领域，如客服管理、市场营销、医疗保健等。文本挖掘是数据挖掘的一个子领域，主要是从大量...
评级：0 浏览量：54 收藏量：0 资源大小：689KB 上传时间：2023-02-10

: 基于Hadoop平台的海量文本分类的并行化 文本分类是信息检索与数据挖掘的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.近来年随着文本数据呈指数增长,要有效地管理这些数据,就必须在分布式环境下用有效的算法来处理这些数据.在Ha-doop分布式平台...
评级：0 浏览量：128 收藏量：0 资源大小：645KB 上传时间：2021-02-24

: 大数据与数据挖掘之文本挖掘.pptx 文本挖掘是大数据领域的一个重要分支，它专注于从非结构化的文本数据中提取有价值的信息和模式。随着互联网的快速发展，大量的信息以文本形式存在，如新闻报道、社交媒体内容、电子邮件、论坛讨论等，文本挖掘技术...
评级：0 浏览量：32 收藏量：0 资源大小：892KB 上传时间：2021-09-23

: Sum-Product Networks模型的研究及其在文本分类的应用图模型在机器学习有着广泛的应用。相比图模型，Sum-Product Networks模型具有更强表达能力和更快的推理速度...并且介绍了判别式和生成模型的Sum-Product Networks，最后介绍了Sum-Product Networks在文本分类上的应用。
评级：0 浏览量：123 收藏量：0 资源大小：709KB 上传时间：2021-01-27

: 基于文本数据挖掘的复杂工况螺纹连接力矩衰减预测方法-论文针对冲击、振动或变载荷环境等复杂工况下螺纹连接易失效,传统基于实验和仿真的方法无法高效、经济、准确地找出原因并对衰减进行预测的问题,本文利用人工智能技术在故障预测领域中的优势,提出一种基于数据挖掘的复杂...
评级：0 浏览量：93 收藏量：0 资源大小：5.46MB 上传时间：2021-07-08

: 基于TF-IDF算法和LDA主题模型数据挖掘技术在电力客户抱怨文本中的应用.pdf 基于TF-IDF算法和LDA主题模型数据挖掘技术在电力客户抱怨文本中的应用.pdf
评级：5 浏览量：854 收藏量：3 资源大小：1.43MB 上传时间：2021-07-14

: Hadoop下基于贝叶斯分类的气象数据挖掘研究.pdf 本文主要探讨了在Hadoop环境下，利用朴素贝叶斯分类器进行气象数据挖掘的研究。Hadoop作为大数据处理的重要工具，其分布式计算框架为大规模数据处理提供了可能，而朴素贝叶斯分类器则是一种广泛应用的机器学习算法，...
评级：0 浏览量：57 收藏量：0 资源大小：3.18MB 上传时间：2022-04-15

: 面向跨语言文本分类与标签推荐的带标签双语主题模型的研究针对日渐丰富的跨语言的文字信息资源与新闻报道及科技文献中的多标签数据，为了挖掘跨语言间的相关性及数据属性间的关联性，提出了带标签双语主题模型，应用于跨语言文本分类与标签的推荐。首先，假设科技文献中的...
评级：0 浏览量：128 收藏量：0 资源大小：1.44MB 上传时间：2021-04-30

: NLP：文本分类工具源码.zip 文本分类工具集特点 1.多模型,相对统一的数据输入,方便效果对比 2.可直接用于生产 3.使用相对简单按照说明使用即可。
评级：5 浏览量：107 收藏量：0 资源大小：44KB 上传时间：2022-04-21

: 互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘 不过，现在很多语言模型已经能比较漂亮地解决这一问题了。但在中文分词领域里，还有一个比分词歧义更令人头疼的东西——未登录词。中文没有首字母大写，专名号也被取消了，这叫计算机如何辨认人名
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：245KB 上传时间：2021-02-03

: Web文本挖掘系统实现该系统通过文档采集器、文本预处理器、文本分类器、文本聚类器、多维文本分析引擎和用户接口模块等模块实现对Web文本的挖掘和分析。文档采集器文档采集器是Web文本挖掘系统的入口模块，负责从Web服务器上采集...
评级：0 浏览量：162 收藏量：0 资源大小：16KB 上传时间：2015-04-17

: 文本学习在机器学习的自动分类.docx 文本分类流程包括文本预处理、特征抽取、训练模型、分类预测等几个主要环节。文本预处理是指对文本数据进行预处理，例如文档建模、中文分词技术等。文档建模是指将文档转换为计算机可以处理的结构化数据，文档建模的...
评级：0 浏览量：54 收藏量：0 资源大小：168KB 上传时间：2022-05-04

: 自动文本分类中朴素贝叶斯算法的改进.doc 例如，对于文本分类，可以使用向量空间模型来表示文本，然后使用朴素贝叶斯算法对文本进行分类。这种方法可以提高分类准确性和速度。此外，研究人员还提出了许多改进朴素贝叶斯算法的方法，例如考虑词性的相对系数...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：22KB 上传时间：2022-05-06

: 论文研究-基于标签主题模型的互联网文本分类 .pdf 基于标签主题模型的互联网文本分类，董星，郑岩，文本自动分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，随着互联网的高速发展，该领域的研究能够更好的帮助人们挖掘有用信息。概率主题
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: 论文研究-基于向量空间模型的多主题Web文本分类方法.pdf 对给定的网页，提取其特征向量，计算网页特征向量与分类特征向量的相似度，使用Kmeans聚类方法寻找归属类得到动态阈值，提出了一种基于动态阈值的向量空间模型多主题Web文本分类方法。该方法通过网页与每个类的...
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: 基于多视角聚类模型的微博文本数据挖掘算法研究.pdf 基于多视角聚类模型的微博文本数据挖掘算法研究.pdf
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: 数据挖掘期末参考.docx 数据挖掘期末参考 数据挖掘是指从大量的数据中，自动或 semi-automatically 发现有价值的规律、模式、关系等信息的过程。以下是数据挖掘的一些重要...此外，数据挖掘还涉及到数据预处理、机器学习、统计模型等领域。
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: 基于python的金融文本情感分析模型代码实现基于python的金融文本情感分析模型代码实现
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: 退火软近邻丢失的文本分类与聚类_Text Classification and Clustering with Annealin 在文本分类和聚类中，数据预处理如词干提取、停用词移除、TF-IDF（词频-逆文档频率）转换等都是数据挖掘的一部分，这些步骤对于构建高质量的输入特征向量至关重要。在给定的文件内容中，虽然没有直接讨论“退火软...
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: 朴素贝叶斯文本分类数据集目前，在机器学习模型的帮助下，包括情绪分析，文件分类，话题分类，文本总结，机器翻译等在内的诸多文本挖掘应用都已经实现了自动化。　在这些应用中，垃圾邮件过滤算是初学者实践文件分类的一个很不错的开始，...
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: 数据挖掘1 在本篇文章中，我们将探讨几个关键的概念，包括PCA和LDA的区别、特征选择与特征提取的差异、聚类与分类的联系和区别、TF-IDF算法的含义及其应用，以及数据挖掘与统计学的关系。 1. PCA（主成分分析）与LDA（线性...
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: 数据挖掘复习201807151 【数据挖掘的特点】 数据挖掘是针对已有的真实数据进行深度探索和分析的过程，其特点...以上内容涵盖了数据挖掘的基本特点、分类、组件思想以及关联规则学习的关键点，对于理解和应用数据挖掘具有重要的理论指导意义。
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