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扣丁學堂大數據分析之如何用文本挖掘和機器學習洞悉數據

2018-08-07 11:24:46 1203瀏覽

本篇文章小編和大家探討一下最近比較火的大數據開發(fā)技術，如今加入到大數據領域的人不斷的增加，不論是參加大數據培訓還是自學大數據開發(fā)技術的人都不在少數。下面就和小編一起來看一下如何用文本挖掘和機器學習洞悉數據吧。

文本挖掘是對包含于自然語言文本中數據的分析。它可以幫組一個組織從基于文本的內容中獲得潛在的有價值的業(yè)務洞察力，比如Word文檔，郵件和社交媒體流中發(fā)布的帖子。對于機器學習技術中信息檢索和自然語言處理的應用而言，文本挖掘已經成為一個重要的研究領域。在某種意義上，它被定義為在無處不在的文本中發(fā)現知識的方式，而這些文本可以在網絡上輕易獲取。

文本挖掘是一個包含幾個步驟的過程：

第一步：適合應用的文檔一般是確定的大量文本數據。文檔聚類方法經常用語解決“大量”這個問題。這些方法是非監(jiān)督的學習方法，最受歡迎的文檔聚類方法是K-means聚類和凝聚層次聚類。

第二步：文本是被清洗了的——它從網頁上的廣告中拆離出來，標準化文本從二進制格式轉換而來，表、數字等式都是經過處理的;還有其它的等等。然后，將文本中的詞語與對應的詞類標記的步驟開始進行。有兩種方法標出詞語：一個是基于規(guī)則方法，依賴于語法規(guī)則。一個是基于統計的方法，它依賴于不同的詞序概率，并且需要一個用來機器學習的手工且有針對性的語料庫。之后，一個詞語在依據給定的話句子中所含有的擁有的許多不同的含義確定了。最后，語義結構明確下來。有兩種方式來確定語義結構：完全語法分析，它會對一個句子會產生一個分析樹，是部分語法分析的組合，部分語法分析會產生一個句子的語法結構，比如名詞短語和動詞組。產生一個完整分析樹經常失敗，因為語法不準確、異常詞匯、糟糕的符號化、不正確的句子拆分、詞性的標準錯誤和其它等等原因。因此，分塊和部分分析更為常用。

第三步：這些詞語(特征)決定了文本表示。最基本的文檔表示方法有詞袋法和向量空間。這些方法的目標在于確定哪些特征可以最好的描述一個文檔。

第四步：特征的維度被降低。為此，無關的屬性將被移除。

第五步：文本挖掘過程與傳統的數據挖掘過程結合。經典的數據挖掘技術如聚類，分類，決策樹，回歸分析，神經網絡和近鄰取樣將被用在之前的階段所得到的結構化數據庫上。

在最后的步驟中，如果結果不令人滿意，它們將會用做文本挖掘一個或多個早期階段所投入的一部分。

機器學習是計算機科學的一個分支，它來源于模式識別研究好人工智能中計算學習理論。它探索了算法的研究和建立，認為可以從數據中進行學習并對數據進行預測。這樣的算法運行是通過樣例的輸入來建立模型，從它成為以數據作為驅動的預測或者決策，而不是遵循嚴格的靜態(tài)程序指令。

機器學習與計算統計學非常相關，并且經常有所重疊——也是一個專門研究預測制定的學科。它和數學最優(yōu)化法有很強的關系，提供了方法、理論和應用領域。它是使用一系列的計算任務，其中顯示算法設計和編程都不可用。示例應用程序包含垃圾郵件過濾,光學字符識別(OCR)，搜索引擎和計算機視覺。文本挖掘利用機器學習在決定功能,降低維數和刪除不相關的屬性上的特別優(yōu)勢。例如，文本挖掘將機器學習用于情緒分析，它廣泛的應用于評論到社交媒體，涵蓋了從營銷到客戶服務各種不同的而應用程序。它的目的是確定一個說話者或寫作者對一些話題的態(tài)度，或者是一個文檔整體語境的極性判定。這個態(tài)度可能是他或者她的判斷或評價。情感狀態(tài)或情感交流。

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