检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江212013
出 处:《江苏大学学报(自然科学版)》2003年第5期72-76,共5页Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition
基 金:教育部重点科技基金资助项目(1633000004)
摘 要:文本挖掘,是一个对具有丰富语义的文本进行分析从而理解其所包含的内容和意义的过程 对其进行深入的研究势必将极大地提高人们从海量的文本数据中提取信息的能力,具有很高的商业价值 首先介绍了文本数据挖掘的研究情况,然后给出了文本挖掘的框架,对文本挖掘中信息的抽取技术以及文本挖掘中使用的相关技术、评估方法等都作了详细的介绍,最后指出了文本挖掘在知识发现中的重要意义。Document Mining(DM), also known as Text Mining, is the process of analyzing a semantically rich document or set of documents to understand the content and meaning of the information they contain. The research in Document Mining will enhance human's ability to process massive quantities of information, and has high commercial values. Firstly, the paper discusses the research status of DM Then it lays out the framework of the DM and introduces techniques of Information Extraction, Document Mining, and evaluation research for Document Mining. In the end, it shows the importance of DM in knowledge discovery and highlights the upcoming challenges of document mining and the opportunities it offers.
关 键 词:文本挖掘 信息提取 信息检索 数据挖掘 知识发现
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.15