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隨著科技的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)的普及，人們可獲得的數(shù)據(jù)量越來越多，這些數(shù)據(jù)多數(shù)是以文本形式存在的。而這些文本數(shù)據(jù)大多是比較繁雜的，這就導(dǎo)致了數(shù)據(jù)量大但信息卻比較匱乏的狀況。如何從這些繁雜的文本數(shù)據(jù)中獲得有用的信息越來越受到人們的關(guān)注。“在文本文檔中發(fā)現(xiàn)有意義或有用的模式的過程"的文本挖掘技術(shù)為解決這一問題提供了一個(gè)有效的途徑。

知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫相結(jié)合的產(chǎn)物。隨著科學(xué)數(shù)據(jù)的大量積累和各種數(shù)據(jù)庫的廣泛使用，人們又逐步認(rèn)識到海量數(shù)據(jù)的利用十分困難、效率低下，而且很難從中獲得有價(jià)值的指導(dǎo)性意見。在這種情況下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

數(shù)據(jù)挖掘包括許多步驟：從大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中(或從其他來源)取得數(shù)據(jù);選擇合適的特征屬性;挑選合適的樣本策略;剔除數(shù)據(jù)中不正常的數(shù)據(jù)并補(bǔ)足不夠的部分;用恰當(dāng)?shù)慕稻S、變換使數(shù)據(jù)挖掘過程與數(shù)據(jù)模型相適合或相匹配;辨別所得到的是否是知識則需將得到的結(jié)果信息化或可視化，然后與現(xiàn)有的知識相結(jié)合比較。這些步驟是從數(shù)據(jù)到知識的必由之路。每一步驟都可能是成功的關(guān)鍵或失敗的開始。在一般的定義中數(shù)據(jù)挖掘是知識獲取的一部分。

文本挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)新主題 引起了人們的極大興趣，同時(shí)它也是一個(gè)富于爭議的研究方向。文本挖掘不但要處理大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的文檔數(shù)據(jù)，而且還要處理其中復(fù)雜的語義關(guān)系，因此，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)無法直接應(yīng)用于其上。對于非結(jié)構(gòu)化問題，一條途徑是發(fā)展全新的數(shù)據(jù)挖掘算法直接對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，對于數(shù)據(jù)非常復(fù)雜，導(dǎo)致這種算法的復(fù)雜性很高;另一條途徑就是將非結(jié)構(gòu)化問題結(jié)構(gòu)化，利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行挖掘，目前的文本挖掘一般采用該途徑進(jìn)行。對于語義關(guān)系，則需要集成計(jì)算語言學(xué)和自然語言處理等成果進(jìn)行分析。

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中文數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)時(shí)代的要求應(yīng)運(yùn)而生，在很大程度上滿足了人們對自然語言處理的需要，解決了人和計(jì)算機(jī)交流中的一些障礙;但中文數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也存在很多困難，nlpir大數(shù)據(jù)語義智能技術(shù)將對中文數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行深入研究，必將提供出高質(zhì)量、多功能的中文數(shù)據(jù)挖掘算法并促進(jìn)自然語言理解系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用。