大數(shù)據(jù)在文本挖掘領(lǐng)域的應(yīng)用重點基礎(chǔ)知識點_第1頁
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大數(shù)據(jù)在文本挖掘領(lǐng)域的應(yīng)用重點基礎(chǔ)知識點一、大數(shù)據(jù)在文本挖掘領(lǐng)域的應(yīng)用概述1.a.文本挖掘的定義與重要性b.大數(shù)據(jù)時代文本挖掘的挑戰(zhàn)與機(jī)遇c.文本挖掘在各個領(lǐng)域的應(yīng)用價值2.a.文本挖掘的基本流程b.文本預(yù)處理技術(shù)c.文本特征提取與降維3.a.文本分類與聚類b.關(guān)鍵詞提取與主題模型c.情感分析與意見挖掘二、文本挖掘在自然語言處理中的應(yīng)用1.a.文本分類與聚類b.基于深度學(xué)習(xí)的文本分類方法c.文本聚類算法與評價指標(biāo)2.a.關(guān)鍵詞提取與主題模型b.基于TFIDF的關(guān)鍵詞提取方法c.主題模型在文本挖掘中的應(yīng)用3.a.情感分析與意見挖掘b.基于情感詞典的情感分析方法c.深度學(xué)習(xí)在情感分析中的應(yīng)用三、文本挖掘在信息檢索中的應(yīng)用1.a.文本檢索與排序b.基于關(guān)鍵詞的文本檢索方法c.基于語義的文本檢索方法2.a.文本相似度計算b.余弦相似度與歐氏距離c.文本相似度計算在信息檢索中的應(yīng)用3.a.文本推薦系統(tǒng)b.基于內(nèi)容的推薦方法c.基于協(xié)同過濾的推薦方法四、文本挖掘在社交媒體分析中的應(yīng)用1.a.社交媒體數(shù)據(jù)預(yù)處理b.社交媒體文本情感分析c.社交媒體用戶畫像構(gòu)建2.a.社交媒體話題檢測與追蹤b.基于LDA的話題檢測方法c.社交媒體話題演化分析3.a.社交媒體網(wǎng)絡(luò)分析b.社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析c.社交網(wǎng)絡(luò)傳播分析五、文本挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用1.a.金融文本分類與聚類b.基于深度學(xué)習(xí)的金融文本分類方法c.金融文本聚類算法與評價指標(biāo)2.a.金融新聞情感分析b.基于情感詞典的金融新聞情感分析方法c.深度學(xué)習(xí)在金融新聞情感分析中的應(yīng)用3.a.金融風(fēng)險預(yù)警b.基于文本挖掘的金融風(fēng)險預(yù)警方法c.金融風(fēng)險預(yù)警在金融領(lǐng)域的應(yīng)用六、文本挖掘在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用1.a.醫(yī)學(xué)文本分類與聚類b.基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)文本分類方法c.醫(yī)學(xué)文本聚類算法與評價指標(biāo)2.a.醫(yī)學(xué)文本情感分析b.基于情感詞典的醫(yī)學(xué)文本情感分析方法c.深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)文本情感分析中的應(yīng)用3.a.醫(yī)學(xué)知識圖譜構(gòu)建b.基于文本挖掘的醫(yī)學(xué)知識圖譜構(gòu)建方法c.醫(yī)學(xué)知識圖譜在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用七、文本挖掘在法律領(lǐng)域的應(yīng)用1.a.法律文本分類與聚類b.基于深度學(xué)習(xí)的法律文本分類方法c.法律文本聚類算法與評價指標(biāo)2.a.法律意見挖掘b.基于情感詞典的法律意見挖掘方法c.深度學(xué)習(xí)在法律意見挖掘中的應(yīng)用3.a.法律風(fēng)險預(yù)警b.基于文本挖掘的法律風(fēng)險預(yù)警方法c.法律風(fēng)險預(yù)警在法律領(lǐng)域的應(yīng)用八、文本挖掘在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用1.a.商業(yè)文本分類與聚類b.基于深度學(xué)習(xí)的商業(yè)文本分類方法c.商業(yè)文本聚類算法與評價指標(biāo)2.a.商業(yè)新聞情感分析b.基于情感詞典的商業(yè)新聞情感分析方法c.深度學(xué)習(xí)在商業(yè)新聞情感分析中的應(yīng)用3.a.商業(yè)競爭情報分析b.基于文本挖掘的商業(yè)競爭情報分析方法c.商業(yè)競爭情報分析在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用[1]陳國良,張華平.文本挖掘:技術(shù)、應(yīng)用與挑戰(zhàn)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2016.[2]李航.統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法[M].北京:清華大學(xué)出版社,2012.[3]周志華.機(jī)器學(xué)習(xí)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2016.[4]陳寶權(quán),李航,劉知遠(yuǎn).深度學(xué)習(xí)在文本挖掘中的應(yīng)用[

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