文本挖掘（Text Mining），也称文本数据挖掘，类似于文本分析，是从文本中获取高质量信息的过程。它包括通过计算机自动从不同的书面资源中提取信息，从而发现新的、以前未知的信息。书面资源可能包括网站、书籍、电子邮件、评论和文章。高质量的信息通常是通过统计模式学习等方法设计模式和趋势来获得的。
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美国理科文本挖掘技术 (Text Mining Technology) 代写
我们可以从三个不同的角度来看待文本挖掘：信息抽取、数据挖掘和KDD(数据库中的知识发现)。过程文本挖掘通常涉及结构化输入文本的过程 (通常是解析，添加一些派生的语言特征，删除其他特征，然后插入到数据库中)，在结构化数据中派生模式，最后对输出进行评估和解释。在文本挖掘中，“高质量”通常是指相关性、新颖性和趣味性的结合。典型的文本挖掘任务包括文本分类、文本聚类、概念/实体提取、粒度分类法的生成、情感分析、文档摘要和实体关系建模(即学习命名实体之间的关系)。文本分析包括信息检索、词频分布分析、模式识别、标记/标注、信息提取、链接和关联分析、可视化和预测分析等数据挖掘技术。从本质上讲，总体目标是通过应用自然语言处理(NLP)、不同类型的算法和分析方法，将文本转换为供分析的数据。这个过程的一个重要阶段是对收集到的信息进行解释。
数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。
美国理科文本挖掘技术还可以用于其他特殊领域：大数据分析方法（Big data analysis methods），数据分析（Data processing），爬虫代码（crawler code）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系AcademicPhD，我们期待为你服务！
