什么是文本挖掘？

文本挖掘（Text Mining）是通过算法从非结构化文本数据中提取有价值信息的过程。TensorFlow 作为谷歌开发的开源框架，提供了强大的工具支持文本处理与分析，例如：

  • 自然语言处理（NLP）：情感分析、主题建模、实体识别
  • 文本分类：垃圾邮件过滤、舆情监控
  • 语义理解：基于预训练模型（如 BERT）的上下文分析
文本挖掘流程

TensorFlow 的文本挖掘实践

常用工具与库

  1. TF-IDF：用于关键词提取（了解更多）
  2. RNN/LSTM：处理序列数据（代码示例）
  3. Transformer：实现高效文本生成与翻译

典型应用场景

  • 社交媒体舆情分析 📈
  • 问答系统构建 💬
  • 文本聚类与推荐 🧩
Transformer模型结构

学习资源推荐

  1. TensorFlow 官方 NLP 教程
  2. 文本挖掘实战案例库
  3. 深度学习与文本处理书籍推荐

📌 提示：建议结合 TensorFlow 2.0 文档 深入理解底层实现原理