文本分隔符

函数detach.m创建分隔文本行，用于屏幕和记录。用户定义的文本（如果有）放置在分隔线的中间，不受文本长度限制。此分隔符的垂直位置由输入参数控制。

存储过程名称为dbo.fun_getparam_cpgg，参数包括cpgg（产品规格）、sdeli（分隔符）、n（要提取的项数）。例如，执行print dbo.fun_getparam_cpgg('322815','*',2)将返回结果28。

在本教程中，我们将深入探讨如何获取一个带分隔符的文件并用它填充一个数据库表，使用 MATLAB 编程完成自动化数据导入操作。 1. 步骤概览 读取文件：使用 MATLAB 中的内置函数 readtable 读取带分隔符的文件。该函数支持多种分隔符，包括逗号（CSV）、制表符等。 连接数据库：使用 MATLAB Database Toolbox 的 database 函数创建与数据库的连接。 数据导入：将读取的数据逐行或批量插入数据库表，通过 sqlwrite 函数直接写入。 2. 数据清洗与格式检查 在导入数据之前，可先使用 MATLAB 的数据清洗功能，确保数据的完整性和一致性。 3

这个简单的函数采用一个字符串元胞数组并使用分隔符将它们连接起来。它不使用任何FOR或慢速操作，因此它对于性能关键代码很有用。

朴素贝叶斯算法是文本数据时的好帮手，尤其在进行文本分类时挺靠谱的。通过一个概率模型，它能根据文本中的词汇来预测标签。在这个项目中，朴素贝叶斯用来预测 Stack Overflow 上问题的标签。你可以使用它来分类像'Java'、'Python'等问题标签。过程中，数据预关键，需要清洗文本、去掉停用词、做词形还原等。，利用TF-IDF或者词袋模型来表示文本特征。，训练模型，学习不同标签的概率关系。训练好后，拿一个新问题输入，模型就能给出最匹配的标签。，可以用sklearn.naive_bayes来实现朴素贝叶斯算法，验证模型效果时还可以使用交叉验证和一些指标来评估。挺适合用来入门机器学习，了解文

文本的入门资料里，《文本.pdf》算是我看过比较扎实的一个，尤其适合刚接触 NLP 的前端或者数据同学。里面讲得挺系统，从最基础的语言模型讲起，比如n-gram怎么预测下一个词、什么是困惑度，都用了生活化的例子。嗯，挺容易理解的。分布式表达那块也蛮有料的，像Word2Vec怎么通过上下文来学词的语义，讲得还算清楚，配合实际例子会更好消化。尤其是CBOW和Skip-gram这两个模式，适合做词义相似度的朋友重点关注一下。是LDA 模型，也就是主题模型啦。如果你有一堆文本想看看都在说啥，比如用户评论、论坛帖子啥的，用 LDA 来做无监督主题提取还挺方便的。文档里对模型假设也解释得比较明白，不会太玄

12.8操作步骤第一步：使用“Nominal to Text”操作符，将属性att2的数据类型转换为文本。这一步骤是为了告知RapidMiner我们需要处理的是文本数据，详见图12.3。接下来，连接“Process Documents from Data”操作符，将其输入端与“Nominal to Text”连接，输出端“exa”和“wor”连接至结果端，详见图12.4。双击“Process Documents from Data”操作符，进入其设置界面，添加默认参数配置的“Tokenize”分词器操作符，详见图12.5。

文本分类里的维度问题，真的是老大难了。高维特征又多又乱，模型跑得慢不说，准确率还不稳定。粗糙集理论就挺能这个问题的，专门干降维这种脏活累活，精度还不掉。文中讲得挺全，从上近似、下近似这些基础概念，到怎么做知识约简，都说得清清楚楚。文本特征一多，像VSM 模型那种传统方法就开始吃力了。你用过支持向量机或KNN的应该懂，一不小心就爆内存。用粗糙集前先做停用词过滤和分词，后面再靠它筛关键特征，效率能提升不少。我觉得这篇 PDF 最实用的地方在后半部分，做了个案例对比实验，直接把传统方法跟粗糙集做的模型效果摆一块，哪种更稳一目了然。你要是项目里正好卡在特征维度上，建议真看看。顺手还能参考下里面推荐的特

新冠疫情期间，文本分析技术通过MATLAB平台展现出了强大的应用潜力。

数据挖掘竞赛题目：文本分类 附件资源：* 训练数据集* 测试数据集* 评分标准