简介

文本挖掘（Text Mining）是通过算法从非结构化文本中提取有价值信息的技术。常见应用场景包括舆情分析、主题建模、情感识别等。

text_mining_introduction

常用工具

以下为文本挖掘领域常用工具与技术栈：

  • Python库：NLTK、spaCy、Transformers
  • 数据处理：Pandas、Scikit-learn
  • 可视化：Matplotlib、WordCloud
  • 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch
text_mining_tools

实战案例

  1. 社交媒体舆情分析
  2. 新闻文章主题分类
  3. 客户评论情感识别
  4. 法律文书关键信息抽取

    案例详情可参考：自然语言处理基础教程

text_mining_case_study

进阶技巧

  • 多模态数据融合：结合文本与图像信息
  • 领域自适应模型：针对垂直领域优化
  • 实时流数据处理：使用Apache Kafka + Spark
  • 模型解释性分析：SHAP值可视化
text_mining_advanced_tips

扩展阅读

🔗 文本挖掘与机器学习实践
🔗 数据预处理核心技术