文本挖掘——数据挖掘项目

简介

文本挖掘即文本分析是一种帮助将非结构化文本数据转换为结构化文本数据的技术。它是数据挖掘的一部分，也被称为文本数据挖掘。我们可以用电子邮件的例子来解释。有些邮件会自动变成垃圾邮件。这些邮件会被检测为你收件箱中的无用邮件。因此，如果您想了解文本挖掘的实用方法，请继续阅读本文的结尾。2022世界杯亚洲区赛程表时间通过提供许多课程和技术文章，帮助学生学习更多的技术。

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1.使用R进行数据分析

描述

博客、书籍、新闻文章等都有大量的文本数据。因此，有必要通过自动提取文本内容并对提取的内容进行分析，有效地提取和利用如此大量的文本内容。因此，在这一部分，我们将分析文本数据，个别文本和文本比较。这是对这项技术的简要概述。这篇文章在某种程度上对工科学生是有用的，特别是对有CS和IT背景的学生。

实际的方法

1. 安装以下软件包或库-

• Numpy—用于数组和堆栈开发
• Pandas-用于排序和表格
• Scipy-用于线性代数，积分和统计
• Sklearn-用于对复杂数据的操作
• Matplotlib-用于二维图形绘制
• Nltk-用于处理非结构化数据

2. 此外，我们将使用正则表达式、编解码器来读取文本文件等。另外，下载NLTK中的所有内容。
3. 在这里你可以使用和平台像colab, jupyter笔记本等。
4. 然后我们必须从first.txt文件中读取数据。如前所述，我们已经提到了用于文本阅读的编解码器包。
5. 下一步是处理数据。我们必须使用正则表达式对数据进行筛选。
6. 您可以创建一个新函数来计算词频。例如，“笔记本电脑”这个词在文本文件等中出现了20次。
7. 接下来我们要从第一个.txt文件中找出最常见的单词。它将显示文本文件中最常见单词的绝对频率和相对频率。我们可以用。csv文件保存它to_csv(“name.csv”)命令。
8. 为了进行比较，我们必须对第二个.txt文件做同样的事情，计算最常见的单词，并将其保存到.csv文件。
9. 现在，这两个csv文件将会出现在文本文件的相同位置。
10. 接下来是比较文本，为此我们必须创建一个词频数据帧。
11. 然后，我们必须通过以下命令显示最独特的单词:dist_df.head ()
12. 然后，您可以将最独特的单词列表保存到另一个.csv文件中，就像我们以前所做的那样。
13. 你可以根据你的愿望保存单词。

这就是文本挖掘的基本概述和实用方法。您可以通过注册我们的课程了解更多。本文给出了数据挖掘的基本概述，并明确了什么是数据挖掘的概念。

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