文本挖掘的五大应用 一文读懂！

Posted 2021-04-16 泰岳语义工厂

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文本挖掘

随着互联网的高速发展，越来越多的用户会从多种类别的形式文档获取信息。而这些信息构成了一个庞大的分布式数据库，这个数据库中存放的就是非结构化的文本数据。文本数据挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖了信息抽取、信息检索、机器学习、自然语言处理、统计数据分析等多种技术。

文本分析在一定条件下可以转换为客户“声音”，特别是在客户体验、民生聆听和用户交互等方面有很多发展空间。下面是小编总结的几个有关文本分析的应用：

一、多语种才是王道

尽管大多的文本分析只是单纯的保持着对英文语种的解析，但随着机器学习和机器翻译向着多语种文本分析的迈进，使得对多语种的开发尝试和定义有了新的诠释。

二、业务解决方案的关键要素

文本分析对于客户体验、市场研究、客户洞察、数据分析、产品研发、口碑评测来说都是非常重要的，文本分析已经被纳入业务解决方案中的关键要素。

三、机器学习和语言工程的结合

文本分析中的语言工程方法仍占上风，语言工程指的是分类算法、语法规则、句法网络、句法规则等等。如果把语言工程和机器学习相结合，就等于是自定义组件分类算法，并使用机器学习，而规则和模式会自动调整。

四、语音分析转文本

整个社交网络和网络媒体充斥着大量的非文本形式的语音要素，包括语调、语速、音量等等，它们都传递着各种含义。而这些含义都可以通过语音转文字来获取，应用领域不仅仅是客服中心，还包括市场研究和媒体出版等等。未来语音转文本分析也将成为推动人机会话发展的重要力量。

五、扩展式情感分析

文本分析中的情感分析是需要从我们在语音或文本中的表达，提取我们的情感状态。比如，负面恐慌情绪的情感分析就包括惊恐、慌张、紧张、惊吓、害怕等等多种表达方式。

当然，有关文本挖掘的应用还有很多，它的应用前景十分广阔，小编就不一一列举了。

鼎富科技专注于非结构化大数据技术的研发和推广，在非结构化文本大数据领域以概念计算理念和智慧语义认知技术，更好地解决了自然语言分析歧义性方面的难题，在自然语言处理（NLP）领域具有业界领先水平。

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