地震区域媒体的文本挖掘,挺适合做应急响应研究的。文档内容是把 2019 年一次地震的媒体报道做了去符号、分词,统计词频、情感,挖掘出媒体关注点和公众情绪变化。数据来自灾区媒体报道,文本质量也还不错,之后能直接拿来做训练或者测试模型。文本挖掘、情感和分词词频这些操作都有体现,适合自然语言方向的朋友参考一下。
地震区域媒体文本挖掘分词词频情感分析
相关推荐
文本挖掘手册
文本挖掘手册:分析非结构化数据的高级方法
作者:罗南·费尔德曼和詹姆斯·桑格(巴伊兰大学和 ABS Ventures)
数据挖掘
19
2024-04-28
文本挖掘指南
《文本挖掘指南——非结构化数据分析的高级方法》(2007),由剑桥大学出版社出版,深入探讨了文本挖掘领域的前沿技术和方法,为处理和分析非结构化数据提供了全面的指导。
数据挖掘
17
2024-05-19
文本挖掘方法及概念
文本挖掘:从文本中提取有价值信息的流程
维度规约:降低数据维度的方法
维度规约类型:
特征选择:从原始数据中选择信息丰富的特征
特征提取:将原始数据映射到新空间中
算法与数据结构
13
2024-05-25
语义分析在文本挖掘中的应用
语义分析是一种计算语言学技术,它可以理解文本的含义并从中提取有意义的信息。在文本挖掘中,语义分析用于从非结构化文本数据中提取结构化信息,例如事实、事件和实体。它可以帮助研究人员和从业人员识别文本中的模式、趋势和关系。语义分析在文本挖掘中的应用包括:主题建模、情感分析、关系提取和问答系统。
PostgreSQL
14
2024-06-07
简易日语文本挖掘工具
这是一个基于MeCab的日语文本挖掘工具,可用于词法分析和词/句矩阵计算等简单文本挖掘任务。使用前需单独安装MeCab。
Matlab
17
2024-05-20
R语言文本挖掘技术探析
详细介绍了R语言文本挖掘的技术原理、方法及实用案例,帮助读者深入理解R语言在文本挖掘领域的应用。
算法与数据结构
9
2024-08-08
豆瓣电影TOP250Python文本挖掘分析报告
豆瓣电影 TOP250 的报告挺值得一看,里面用了不少有意思的技术,像是 Python 爬虫、KMeans 聚类、KNN 分类啥的,组合起来把用户喜好、影片特征都挖掘得细。如果你平时喜欢玩数据,尤其是对电影类文本感兴趣,这份资源还蛮适合拿来练手或者做参考的。
数据挖掘
0
2025-07-05
文本挖掘技术的发展与应用
文本挖掘是数据挖掘的一个分支,专注于从各种非结构化的文本数据中提取有用的信息和知识。在数字化时代,文本数据广泛存在于电子邮件、社交媒体、新闻报道等领域,因此有效利用这些文本资源显得尤为重要。起源于20世纪90年代,文本挖掘的初期研究集中在信息检索和自然语言处理领域,为后来的技术发展奠定了基础。随着计算能力和互联网的普及,文本挖掘得到了快速发展,成为当前研究的热点之一。核心任务包括信息抽取、情感分析、主题建模、实体识别、关系抽取、文本分类和文本聚类等。预处理、特征提取、模型训练和评估是实现文本挖掘的基本步骤。
数据挖掘
19
2024-07-18
Gensim LDA文本挖掘流程完整代码
完整的 LDA 文本挖掘流程代码,包含了从预到模型评估的每一步,代码干净、结构清晰。用的是 Gensim,配合 Python 的数据工具,用起来还挺顺的。如果你是第一次尝试 LDA,这份资源上手快,调参的地方也都有标注,方便你做二次开发或者扩展。
算法与数据结构
0
2025-06-29