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隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的飛速發(fā)展，能獲得的文本信息集合出現(xiàn)了爆炸性的增長。當(dāng)人們在為如此海量、豐富的文本資源欣喜若狂的同時， 又不得不為很難發(fā)現(xiàn)其中蘊含的知識而扼腕嘆惜。在現(xiàn)實世界中，知識不僅以傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形式出現(xiàn)，還以諸如書籍、研 究論文、新聞文章、web頁面及電子郵件等各種各樣的形式出現(xiàn)。 由于此類非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源中也存在著大量的知識，因此也應(yīng)該在這些數(shù)據(jù)源上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，提取感興趣的、潛在的有用模式和隱藏的信息。文本挖掘技術(shù)正是在這種背景下產(chǎn)生和發(fā)展起來的。文本挖掘指的是從大量的文本集合中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和知識的過程。文本挖掘可以完成不同文檔的比較，進(jìn)行文檔重要性和相關(guān)性排列，或者找出多文檔的模式及趨勢。因此，文本挖掘就成為了數(shù)據(jù)挖掘中的一個日益流行 且重要的研究課題。

文本挖掘從采集到知識的發(fā)現(xiàn)和使用是一個復(fù)雜的過程。首先需要確定文本挖掘的應(yīng)用范圍，包括收集應(yīng)用所涉及領(lǐng)域內(nèi)的背景知識，理解應(yīng)用要求并且確定應(yīng)用所要達(dá)到的目標(biāo)等任務(wù)。之后確定目標(biāo)文本集合，選取待處理和分析的文本。利用啟發(fā)式規(guī)則和自然語言 處理技術(shù)從文本中抽取代表其特征的元數(shù)據(jù)，并存放在文本特征庫中，作為文本挖掘的基礎(chǔ)。經(jīng)過文本預(yù)處理之后，根據(jù)應(yīng)用的需要和文本的特點選擇適當(dāng)?shù)耐诰蚬δ堋Ｓ捎诿恳环N文本挖掘功能都包含有不同的算法，各種算法又都有其自身的特點和適用范圍，所以需要根據(jù)挖掘功能以及文本特點和用戶需求，選取合適的算法，確定算法中包 含的參數(shù)。運行文本挖掘算法，尋找文本集合中的有用知識。算法運行完成后，以

某種方法對發(fā)現(xiàn)的知識進(jìn)行評估，還可根據(jù)需要返回前面的步驟進(jìn)行優(yōu)化，直到滿足要求為止。 解釋說明發(fā)現(xiàn)的知識，以易于理解的方式提供給用戶。把發(fā)現(xiàn)的知識運用于解決實際問題或供決策使用。

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中文信息處理技術(shù)從70年代的蓬勃發(fā)展至今，僅僅經(jīng)歷了短短20多年的時間，便完成了由初級階段向比較成熟階段的過渡，這是微電子技術(shù)和it技術(shù)高速發(fā)展以及迫切的應(yīng)用需求所促成的。

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