文本挖掘逻辑框架

2014-10-11 16:40:24 34 举报
文本挖掘逻辑框架
文本挖掘是一种从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程。其逻辑框架主要包括四个步骤:预处理、特征提取、模型训练和结果评估。预处理阶段,主要是清洗和标准化数据,去除噪声和无关信息。特征提取阶段,通过词袋模型、TF-IDF等方法,将文本转化为机器可以理解的数字形式。模型训练阶段,利用各种机器学习算法(如决策树、支持向量机等)对特征进行学习,建立预测模型。最后,结果评估阶段,通过准确率、召回率等指标,评估模型的性能,并进行优化调整。整个过程旨在从海量文本中挖掘出有价值的知识和信息,为决策提供支持。
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