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各种文本挖掘技术探究
1. 引言
在将客户评价用于各类商业决策时，有许多关键特征需要考虑。大多数情况下，这些评价显得杂乱无章，无法提供有效线索。为实现企业目标，有必要对这些评价的重要方面进行简洁总结。此前已有大量机器学习算法对各类元素进行评级和总结。本研究将消费者偏好作为评估评价组件的首要考量，旨在帮助利益相关者做出更明智的商业决策，从客户角度降低提升方面排名的难度。
除机器学习外，最优和并行大规模分析方法也在总结过程的应用方面得到研究。这不仅能提高总结质量，还能分析来自客户的大量输入。机器学习和并行方法均可用于提升文本总结解决方案的性能。当前文本挖掘研究主要集中在文本表示、分类、聚类、总结以及隐藏模式建模等问题上。
文本挖掘是对大量非结构化材料进行检查以获取有价值见解的过程。在人工智能领域，文本挖掘和自然语言处理可被视为从大量文本中提取有意义信息的技术，这有助于企业运营的进一步分析。文本挖掘也被称为数据挖掘和文本分析。如今，互联网成为重要的数据来源，其中包含大量非结构化材料，大部分来自数百万消费者的评价。对这些评价进行定量分析，企业能得出更准确的结论。识别有用特征和总结内容是文本挖掘广泛应用的两个基本原因，可通过特征提取和文本总结程序实现。将文本评论纳入这些任务，能让企业更深入了解潜在客户面临的运营挑战。在当今互联网产生大量数据的背景下，提高自动文本总结系统的性能至关重要。
近期开发的方面排名算法利用基于领域本体的聚合。仅依靠领域知识不足以使系统完全可用，还需要根据消费者偏好和领域知识提高方面排名的精度。文档或输入文本总结的目的是生成原始文档的更精简版本。目前，大多数方法围绕从文本中提取包含描述性信息的特定单词展开，总结由这些句子组成。在提取文本语义信息并用