前言感谢我关注的朋友，我亦无他，收集整理的大部分脚本。基础版群发脚本XSync(xsync)#!/bin/bash
#1 获取参数，如果不够直接退出
pcount=$#
if ((pcount==0)); then
echo 没有输入需要传递的文件或文件夹！！;
exit;
fi
#2 获取文件名称
p1=$1
fname=`basename $p1`
echo fname=$fname
#3
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2023-12-06 16:22:12
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文本挖掘 – Text mining一、什么是文本挖掘？二、文本挖掘的5个步骤三、7种文本挖掘的方法 网络上存在大量的数字化文本，通过文本挖掘我们可以获得很多有价值的信息。本文将告诉大家什么是文本挖掘，以及他的处理步骤和常用的处理方法。 一、什么是文本挖掘？每到春节期间，买火车票和机票离开一线城市的人暴增——这是数据再匹配这些人的身份证信息，发现这些人都是从一线城市回到自己的老家——这是信息回老家
在当今数据驱动的世界中，文本数据挖掘成为了企业获取商业洞察和用户行为的重要手段。Hadoop作为一个分布式计算平台，在处理大规模的文本数据时表现出了显著优势。本篇文章主要记录了在文本数据挖掘过程中遇到的一些问题，以及从现象到根因分析再到解决方案的完整流程。
## 问题背景
在进行文本数据挖掘时，我们的系统经历了多次性能下降，导致数据处理效率显著降低。具体现象包括：
- **数据处理时间延长到
摘要：用Python做文本挖掘的流程收集数据 数据集。如果是已经被人做成数据集了，这就省去了很多麻烦事 抓取。这个是 Python 做得最好的事情，优秀的包有很多，比如 scrapy，beautifulsoup 等等。 预处理(对这里的高质量讨论结果的修改，下面的顺序仅限英文) 去掉抓来的数据中不需要的部分，比如 HTML TAG，只保留文本。结合 beautifulsoup 和正则表达式就可以了
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2023-08-30 22:22:43
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一、获取文本 我们获取网络文本，主要是获取网页HTML的形式。我们要把网络中的文本获取文本数据库(数据集)。编写爬虫（Spider）程序,抓取到网络中的信息。可以用广度优先和深度优先；根据用户的需求，爬虫可以有垂直爬虫和通用爬虫之分，垂直爬取主要是在相关站点爬取或者爬取相关主题的文本 ，而通用爬虫则一般对此不加限制。爬虫可以自己写，当然现在网络上已经存在很多开源的爬虫系统（比如Python的
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2024-01-30 21:26:37
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文本数据挖掘的同类软件产品的调研分析文本挖掘是从文本数据中获得有价值的信息和知识，是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，包括数据挖掘技术、信息抽取、机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。本人的课题是关于金融方向的文本数据挖掘，是数据挖掘的一个子方向。如今随着互联网金融的发展,消费者对于数据有更多的需求,投资人除基础数据以外,还希望能看到更多的趋势和内部
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2023-11-06 14:57:33
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# Python文本挖掘入门
文本挖掘（Text Mining）是一门涉及从非结构化文本数据中提取有用信息的技术。随着互联网的发展和大量数字化文本数据的产生，文本挖掘在各个领域中得到了广泛应用，如情感分析、舆情监测、文本分类等。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的文本挖掘工具和库，方便开发者进行文本挖掘任务。
本文将介绍Python中常用的文本挖掘技术和库，并通过实例
原创
2023-09-10 11:58:08
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近期热播的电视剧《楚乔传》即将迎来收尾，观众在网络中的讨论声一直高涨不减，尤其是对里面“谍纸天眼”的热情丝毫不亚于当年的“洪荒之力”。“谍纸天眼”的主要职能就是为国家（皇帝）进行情报搜集、分析处理，并执行一些秘密任务。分布在天下各个角落的谍者将搜集的军事、门阀、官员和民情等各类情报送到谍纸楼进行分析处理并存档，然后再将结果交给上层管理者或等其需要的时候随时调取
# R语言文本挖掘入门指南
文本挖掘是通过对文本数据进行分析，以提取有用的信息和知识的过程。对于初学者而言，掌握R语言中的文本挖掘可以为今后的数据分析打下良好的基础。本文将为你详细介绍如何使用R语言进行文本挖掘，帮助你从零开始掌握这一技能。
## 1. 流程概述
在进行文本挖掘之前，我们需要理解整个过程。以下是文本挖掘的基本流程：
| 步骤 | 描述
文本挖掘是对包含于自然语言文本中数据的分析。它可以帮组一个组织从基于文本的内容中获得潜在的有价值的业务洞察力，比如Word文档，邮件和社交媒体流中发布的帖子，如Facebook，Twitter，和LinkedIn。对于机器学习技术中信息检索和自然语言处理的应用而言，文本挖掘已经成为一个重要的研究领域。在某种意义上，它被定义为在无处不在的文本中发现知识的方式，而这些文本可以在网络上轻易获取。文本挖掘
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2024-01-30 14:56:12
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按照wiki上的介绍，LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，是一种主题模型，它可以将文档集 中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题（分布）出来后，便可以根据主题（分布）进行主题聚类或文本分类。同时，它是一种典型的词袋模型，即一篇文档是由一组词构成，词与词之间没有先后顺序的关系。此外，一篇文档可以包含多个主
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2024-05-06 15:37:51
38阅读
「摘要」在以互联网为核心，信息不断发展的今天，文本信息作为最重要的网络资源，其中隐含着大量的模式与知识亟待发现与利用。虽然在广泛的数据资源中充斥着大量非结构化或者半结构化的数据资源，但是通过信息标注技术处理后，大部分数据均可结构化，形成文本资源。文本挖掘作为数据挖掘的分支，就是指从文本数据中抽取有价值的，事先未知的、可理解、最终可用的信息和知识的过程，即数据挖掘的对象全部由文本信息组成。本文是笔者
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2023-10-25 04:43:50
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作者 Yongzheng (Tiger) Zhang ，LinkedIn前不久发布两篇文章分享了自主研发的文本分析平台Voices的概览和技术细节。LinkedIn认为倾听用户意见回馈很重要，发现反馈的主要话题、用户的热点话题和痛点，能够做出改善产品、提高用户体验等重要的商业决定。下面是整理后的技术要点。文本分析平台及主题挖掘文本数据挖掘是，计算机通过高级数据挖掘和自然语言处理
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2024-05-08 20:19:01
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1 文本挖掘概要 文本挖掘是从大量的文本数据中抽取隐含的，求和的，可能有用的信息。 通过文本挖掘实现 •Associate：关联分析，根据同时出现的频率找出关联规则 •Cluster：将相似的文档（词条）进行聚类 •Categorize：将文本划分到预先定义的类别里 •Summarize:提取全面准确反映文档中心内容的简单连贯描述性短文、关键词。 文本挖掘应用： •智能信息检索：同义词，
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2024-02-28 12:43:19
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文本挖掘概要搞什么的？从大量文本数据中，抽取出有价值的知识，并且利用这些知识更好的组织信息的过程。目的是什么？把文本信息转化为人们可利用的知识。举例来说，下面的图表利用文本挖掘技术对库克iphoneX 发布会的内容进行分析，得出此次发布会报告中的几个常青词汇、词频的趋势变化情况。（一）语料库（Corpus）在python中，如何根据以往的文档文件搭建一个语料库？1.什么是语料库语料库是我们要分析的
A Survey of Textual Event Extraction from Social Networks综述：从社交媒体中抽取文本事件 目录A Survey of Textual Event Extraction from Social Networks综述：从社交媒体中抽取文本事件摘要关键字1 简介2 从文本内容中抽取事件ACE计划中的事件2.1 数据驱动的事件抽取方法2.2 知识驱动
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2024-04-17 12:45:07
48阅读
首先简单地介绍一下我们公司。达观数据是一家专注于做文本智能处理的科技公司，目前完成了B轮，融资超过2亿元，投资机构包括宽带、软银、真格等等。我们主要做的是利用自然语言处理、光学字符识别（OCR）、知识图谱等技术，为大型企业和政府机构提供机器人流程自动化（RPA）、文档智能审阅、垂直搜索、智能推荐、客户意见洞察等智能产品，让计算机代替人工完成业务流程自动化，大幅度提高企业效率。 达观数据
我第一次接触自然语言处理还是研一的时候，当时我读的是那本经典书籍《数学之美》，之后我就对NLP/文本挖掘/IR方向兴趣比较大，所以也一直想毕业后去搜索相关公司。但是考虑到自己的基础水平，迟迟没有深入研究，其实主要原因是我一直在补计算机类基础知识呢，因为我是比较看重基础的，现在还差编译原理了，时间不够用了，也得感叹下，要学的知识太多了。前几天双11买了本《统计自然语言处理》，打算深入的研究下，所
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2024-04-21 16:17:09
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文本挖掘的体会 文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题，引起了人们极大兴趣。文本挖掘是在数据库知识发现基础上发展起来的。文本挖掘，又称为文本知识发现(Knowledge discovery from text)是由 usamaM.Feldman在1995年首次提出，是指从非结构化的文本文档中抽取用户感兴趣
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2024-05-22 19:57:08
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本文主要介绍文本挖掘的常见方法，主要包括词频分析及wordcloud展现、主题模型、文本分类、分类评价等。分类主要包括无监督分类（系统聚类、KMeans、string kernals），有监督分类（knn、SVM）。 一、文本挖掘概念 (Text Mining)或文本知识发现(Knowledge Discovery in Text)。 文本挖掘主要过程：特征抽取、特征选择、文本分类、
