随着互联网的迅猛发展,信息的爆炸式增加,信息超载问题变的越来越严重,信息的更新率也越来越高,用户在信息海洋里查找信息就像大海捞针一样.搜索引擎服务应运而生,在一定程度上满足了用户查找信息的需要.然而互联网的深入发展和搜索引擎日趋庞大,进一步凸现出海量信息和人们获取所需信息能力的矛盾.那么,如何从中获取特定内容的信息和知识成为摆在人们面前的一道难题.面对互联网时代庞杂无序的海量信息,智能高效地处理和深层次综合利用信息离不开文本挖掘技术. 聚类作为一种只是发现的重要方法,是数据挖掘中一项重要的研究课…

Internet是全球信息共享的基础设施,是一种开放和面向 所有用户的技术.它一方面要保证信息方便.快捷的共享;另一方面要防止垃圾信息的传播.网络内容分析是一种管理信 息传播的重要手段.它是网络信息安全核心理论与关键技术 研究网络内容分析所涉及的新理论.新体系结构.新方法和新技术. 内容过滤技术一般包括名单过滤技术.关键词过滤技术.图像过滤技术.模板过滤技术和智能过滤技术等.目前,内容过滤技术还处于初级阶段,实用的技术相对比较单一,主要表现在名单过滤和关键词过滤技术,而图像过滤与模板过滤技术还处…

在中文自然语言处理中,词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分.汉语是以字为基本书写单位,词语之间没有明显的区分标记,因此进行中文自然语言处理通常是先将汉语文本中的字符串切分成合理的词语序列,然后再在此基础上进行其它分析处理.中文分词是中文信息处理的一个基础环节,已被广泛应用于中文文本处理.信息提取.文本挖掘等应用中.分词涉及许多方面的问题,主要包括: (1). 核心词表问题:许多分词算法都需要有一个核心的(通用.与领域无关的)词表.凡在该词表中的词,分词时就应该切分出来.但对于哪些词应当收进核…

词性标注是自然语言浅层理解的一个重要环节,它可帮助系统自动判定词语所属的语法范畴,为进一步处理提供更高层面的支持.词性标注主要任务是消除词性兼类歧义,对于新信息检测来说,它的实际意义还在于: (1)能够在很大程度上消除词义歧义. (2)具有提高句子检索性能的潜力.词性标注可以帮助我们保留表征实际意义的名词.动词.形容词以及数词等实词,同时滤掉对检索不具实际影响的介词.代词.连词与冠词等.相对于纯粹从词形出发的过滤手段,词性更能有效消除噪声,在句子层面的检索上更具有潜力. (3)提高区分信息新颖程…

在计算机广泛应用的今天,数据采集的重要性是十分显著的.它是计算机与外部物理世界连接的桥梁.各种类型信号采集的难易程度差别很大. 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统以分词技术为基础,集成了全文精准检索.新词发现.分词标注.统计分析.关键词提取.热点分析.文本分类过滤.文档去重.等功能,其中文精准搜索就是以数据采集系统为主要支撑. 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统数据采集特点: (1)利用采集技术,实现对互联网目标信息源(网站.论坛.博客.政府网站.中外媒体网站)各类碎…

近年来随着网络技术的飞速发展和用户的剧烈增长,网络传输数据量越来越大,网络用语越来越趋于多样化.如何快速的屏蔽用户的不当言论.过滤用户发表内容中的非法词汇已成为关键词匹配领域的一项重大难题. 目前主要过滤技术,即数据库过滤.关键字过滤.由于数据库过滤方法对许多寄生在综合性网站内的不良信息无法过滤,对一些经常性地更改IP.URL,或采取多级代理方式的含有不良信息网站也无法过滤;基于关键字的不良信息过滤技术能获得较快的过滤速度,但往往不考虑上下文的关联性,漏报.错报率高, 为了克服以上问题灵玖软件成…

K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果. 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k,算法开始随机选择k个记录点作为中心点,然后遍历整个数据集的各条记录,将每条记录归到离它最近的中心点所在的簇中,之后以各个簇的记录的均值中心点取代之前的中心点,然后不断迭代,直到收敛,算法描述如下: 上面说的收敛,可以看出两方面,一是每条记录所归属的簇不再变化,二是优化目标变化不大.算法的…

声明:由于担心CSDN博客丢失,在博客园简单对其进行备份,以后两个地方都会写文章的~感谢CSDN和博客园提供的平台.        前面讲述了很多关于Python爬取本体Ontology.消息盒InfoBox.虎扑图片等例子,同时讲述了VSM向量空间模型的应用.但是由于InfoBox没有前后文和语义概念,所以效果不是很好,这篇文章主要是爬取百度5A景区摘要信息,再利用Jieba分词工具进行中文分词,最后提出文本聚类算法的一些概念知识.        相关文章:        [Python爬虫]…

文本聚类 文本聚类简单点的来说就是将文本视作一个样本,在其上面进行聚类操作.但是与我们机器学习中常用的聚类操作不同之处在于. 我们的聚类对象不是直接的文本本身,而是文本提取出来的特征.因此如何提取特征因而是非常重要的一步.在HanLP中一共有三个文本聚类方法.前两种都基于词袋模式,第一个是最常见的聚类算法:k-means,但HanLP不光实现了k-means,还实现了速度更快效果更好的repeated bisection算法(重复二分法,还是翻译为累次平方法,好像是第一种).笔者动笔前段时间刚刚…

简介 查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现,网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类(乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此),网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理,Java实现,R语言实现,甚至都有一个C++的实现. 正好我写的一些文章,我没能很好的分类,我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类,然后我再看每个聚类大概的主题是什么,给每个聚类一个标签,这样也是完成了分类. 中文文本聚类主要有一下几个步骤,下面将分别详细介绍: 切词 去除停用词 构建…