文本挖掘概要

搞什么的?从大量文本数据中,抽取出有价值的知识,并且利用这些知识更好的组织信息的过程。

目的是什么?把文本信息转化为人们可利用的知识。

举例来说,下面的图表利用文本挖掘技术对库克iphoneX 发布会的内容进行分析,得出此次发布会报告中的几个常青词汇、词频的趋势变化情况。

(一)语料库(Corpus)在python中,如何根据以往的文档文件搭建一个语料库?

1.什么是语料库

语料库是我们要分析的所有文档的集合。

在日常工作中我们对文章的管理,先是一篇篇的文章不断的积累,我们存了大量的文章之后,会对文章信息进行一些归类的工作,一般体现于建立不同的文件夹来保存不同类别的文章。

同样的,我们把我们需要分析的文本文件,读取内存变量中,然后在内存变量中使用不同的数据结构,对这些文本文件进行存储,以便进行下一步的分析。

这个内存变量就是语料库

2.语料库构建实操

我们通过一个案例来了解语料库构建的过程。

这里,jacky为了分享,整理了一份iphone8发布后,主流新闻网站评论的语料数据。

我存放iphone 语义文件夹的路

file:///Users/apple/Downloads/Iphone8

如果是windows系统要替换成响应的路径。

1) 如何把语料数据作为语料库导入到内存中

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