細(xì)說文本挖掘：工具、任務(wù)、問題和解決方案

作者：陳峻編譯 2019-03-07 09:00:00

本文對文本挖掘進(jìn)行了詳細(xì)介紹，涵蓋了各種常見的用例、典型的系統(tǒng)組成、相關(guān)的分類與算法、以及它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)。

【51CTO.com快譯】如今，世界的各個(gè)角落都在無時(shí)不刻地產(chǎn)生著大量的數(shù)據(jù)，而且其規(guī)模也在逐年增長。這些豐富的數(shù)據(jù)為人們提供了企業(yè)競爭的優(yōu)勢和管理資源的依據(jù)。我們通常需要通過各種自動(dòng)化的選擇和處理過程，來實(shí)現(xiàn)對于海量數(shù)據(jù)的挖掘與分類。

業(yè)界時(shí)常提到文本挖掘的概念，其本質(zhì)是：一個(gè)從給定文本中獲取高質(zhì)量信息的自動(dòng)化過程。它與其他類型數(shù)據(jù)分析的主要區(qū)別在于：其輸入的數(shù)據(jù)并未經(jīng)過任何方式的格式化。也就是說，我們不能簡單地運(yùn)用數(shù)學(xué)函數(shù)來描述數(shù)據(jù)。

當(dāng)下，文本分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)都在以各自的方式，為不同的公司和企業(yè)帶來業(yè)務(wù)增長點(diǎn)。在本文中，我們將和您探討文本挖掘所應(yīng)對的挑戰(zhàn)，以及WaveAccess公司是如何在其應(yīng)用中使用此項(xiàng)技術(shù)的。

一、基本的文本挖掘工具

通過下列步驟，文本挖掘系統(tǒng)將能夠從文本語料庫中提取關(guān)鍵知識(shí)，以判斷給定的文本是否與指定的主題相關(guān)聯(lián)，進(jìn)而揭示其內(nèi)容的細(xì)節(jié)。

1. 文檔相關(guān)性(搜索與給定主題相關(guān)的文本)。其中，給定的主題可以是一些相當(dāng)狹窄的概念，例如：有關(guān)眼科手術(shù)的學(xué)術(shù)論文。

2. 命名的實(shí)體。如果一份文檔被認(rèn)為是相關(guān)的，那么系統(tǒng)可能需要在其中找到一些具體的實(shí)體，例如：學(xué)術(shù)名稱、或討論到的疾病名稱。

3. 文檔類型。系統(tǒng)根據(jù)文檔的內(nèi)容對其進(jìn)行標(biāo)記。例如：對于某個(gè)產(chǎn)品的評(píng)論可以被分為正面的、或負(fù)面的。

4. 實(shí)體鏈接。除了事實(shí)本身，系統(tǒng)是否能夠在文檔中找到與事實(shí)相聯(lián)系的確切部分，也是非常重要的。例如：某種藥物與副作用之間的關(guān)系，或者是某人的名字與對其工作的負(fù)面評(píng)價(jià)之間的關(guān)系。

二、典型的文本挖掘任務(wù)

文本挖掘不僅有助于我們從大型非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)管理項(xiàng)目中提取有用的知識(shí)，而且有利于提高相應(yīng)的投資回報(bào)率。對于一家企業(yè)來說，這就意味著他們無需采用昂貴的手動(dòng)處理，只需自動(dòng)化地將不相關(guān)的數(shù)據(jù)剔除掉，便可以從大數(shù)據(jù)中得到正確的答案。

下面我們來探討幾個(gè)利用文本挖掘進(jìn)行工作的例子。

1.語義科學(xué)文獻(xiàn)的搜索

在大量的科學(xué)出版物中，文本挖掘可以幫助我們找到相關(guān)的文章，進(jìn)而節(jié)省時(shí)間和金錢。

在法律上，如果在產(chǎn)品中發(fā)現(xiàn)了任何副作用，歐美制藥公司都有義務(wù)召回其產(chǎn)品，并修改其傳單頁和其他相關(guān)文件中涉及到患者的信息。那么除了公司自己的研究方式以外，發(fā)現(xiàn)副作用的主要途徑便是閱讀其他研究人員的科學(xué)文章。由于每年發(fā)表出來的文章數(shù)量龐大，因此他們幾乎不可能去手動(dòng)處理所有的文章。

為了解決此問題，科學(xué)出版商(或者是與出版商有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)分析公司)會(huì)根據(jù)客戶(制藥公司)所指定的算法和方法，提供自動(dòng)化的文章搜索服務(wù)。而在客戶方面，在得到了所需格式的相關(guān)文章簡報(bào)之后，他們便可以選擇要購買的指定文章了。

2.定價(jià)出版物

如下圖所示，出版商對于這些***科學(xué)文章與研究成果的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)是：每篇25-30美元的起步價(jià)。那么，制藥公司就陷入了兩難的局面：一方面，根據(jù)法律他們有義務(wù)跟蹤其產(chǎn)品的所有副作用，以便修改產(chǎn)品規(guī)格或從市場上召回其產(chǎn)品。另一方面，購買所有可能提到某種藥物的文章是一筆昂貴的開銷，更不用說需要花費(fèi)時(shí)間來處理所有這些文字了。

在WavetAccess公司，我們?yōu)橹扑幮袠I(yè)的客戶開發(fā)了一種自動(dòng)化文章搜索方案：我們運(yùn)用文本挖掘平臺(tái)來搜索文章及其元數(shù)據(jù)，從而保證客戶只為最有可能包含相關(guān)文本的文章買單。

鑒于此類任務(wù)的復(fù)雜性，我們用到的文本挖掘技術(shù)有：針對來源于非標(biāo)準(zhǔn)化書目的數(shù)據(jù)，我們采用了單獨(dú)的搜索方式，有時(shí)甚至需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)，去解析元數(shù)據(jù)里包含的公司地址等信息。

3.市場調(diào)查

文本挖掘的相關(guān)應(yīng)用有助于定位目標(biāo)公司所處的社交媒體空間，并分析它在空間里的認(rèn)可程度。

許多企業(yè)往往需要對自己的產(chǎn)品，及其競爭產(chǎn)品進(jìn)行客觀的評(píng)估，以制定出獨(dú)有的發(fā)展戰(zhàn)略。在此，自動(dòng)化的文本處理系統(tǒng)，更適合應(yīng)對大量的信息來源(包括：學(xué)術(shù)文章、雜志、新聞、產(chǎn)品評(píng)論網(wǎng)站等)，以及五花八門的產(chǎn)品使用評(píng)論。

4.信息源可信度

有了文本挖掘，我們還需要進(jìn)一步將各種虛假的評(píng)論，與那些公平公正的評(píng)論相區(qū)別開來。

在醫(yī)藥領(lǐng)域，“產(chǎn)品評(píng)論”是指那些發(fā)表在可信學(xué)術(shù)雜志上的藥物檢測結(jié)果。由于業(yè)界對于學(xué)術(shù)論文的標(biāo)準(zhǔn)要求比較高，因此它們很難出現(xiàn)“虛假評(píng)論”。但是，如果把分析目標(biāo)鎖定為所有可公開訪問的來源(包括互聯(lián)網(wǎng))，那么我們就必須給評(píng)論的作者和來源的信譽(yù)予以排名，以甄別出虛假的評(píng)論。而在學(xué)術(shù)論文領(lǐng)域，這被稱為引文索引(citation index，CI)。因此在文章搜索中，我們引入了這些參考因素，并將其包含在最終的報(bào)告中，以便讀者自行判定是否信任那些給出的信息源。

另一個(gè)相關(guān)、但又不相同的參考因素叫做情緒分析(也稱為觀點(diǎn)挖掘)。其目標(biāo)是評(píng)估作者對于給定對象的情緒態(tài)度。這同樣有助于對各種評(píng)論進(jìn)行分類，并且找出針對目標(biāo)公司的負(fù)面輿論。

5.知識(shí)管理

對于文書工作的優(yōu)化，有助于公司了解到有哪些可用的數(shù)據(jù)和文檔，并設(shè)置針對它們的快速訪問。

許多公司在其規(guī)模擴(kuò)大的過程中，積累了大量的知識(shí)資產(chǎn)。不過，這些資產(chǎn)卻往往存在著結(jié)構(gòu)不良，沒有實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化等問題。各部門可能持續(xù)使用著自己保存的內(nèi)部文檔，或者根本就沒有任何保存的意識(shí)。那么當(dāng)不同的公司合并到一起時(shí)，問題就會(huì)整體爆發(fā)，他們幾乎不可能找到所需要的信息。因此，為了更好地利用過去所積累的知識(shí)，此處該“請出”文本挖掘系統(tǒng)了。它可以實(shí)現(xiàn)如下四個(gè)方面：

自動(dòng)收集和標(biāo)準(zhǔn)化不同來源的數(shù)據(jù)。
添加元數(shù)據(jù)(如文檔源、作者、創(chuàng)建日期等)。
對文檔進(jìn)行索引和分類。
通過用戶定義的參數(shù)，來提供文檔搜索的界面。

另外，此類文本挖掘系統(tǒng)還應(yīng)該根據(jù)相關(guān)的安全標(biāo)準(zhǔn)，配備用戶角色與授權(quán)級(jí)別的管控。

6.客戶服務(wù)部門優(yōu)化

除了各種內(nèi)部文檔之外，公司往往還需要從外部獲取大量的文本數(shù)據(jù)，例如：導(dǎo)入從網(wǎng)站錄入進(jìn)來的表單和訂單。因此，文本挖掘系統(tǒng)可以對傳入的請求進(jìn)行排序，并提供客戶需要的詳細(xì)信息。通過最小化訂單的處理時(shí)間，客戶服務(wù)部門可以為更多的客戶提供服務(wù)，企業(yè)也更加能夠盈利。

7.文本挖掘如何創(chuàng)收

我們有一家提供工業(yè)級(jí)別維護(hù)與維修的客戶公司。他們每天最多能收到4000個(gè)維修請求。客戶服務(wù)經(jīng)理需要在CRM系統(tǒng)中創(chuàng)建修復(fù)條目，并在彈出的列表中選擇修復(fù)的類別和類型。然后，他們根據(jù)請求的數(shù)量，再分配修復(fù)小組的工作量。

由于請求并非是以特定的格式提交的，因此在引入文本挖掘之前，他們只能花費(fèi)大量的時(shí)間，靠人工去填寫所有的字段。

WavetAccess公司給他們開發(fā)了一套基于未知格式的文本系統(tǒng)，以幫助客戶服務(wù)部門更好地對各種請求進(jìn)行排序。該系統(tǒng)預(yù)制了一些最有可能的類別，并幫助員工在CRM的彈出列表中快速地定位到某些特定情況。同時(shí)，這套系統(tǒng)也能甄別出那些收費(fèi)項(xiàng)目，并為公司實(shí)現(xiàn)創(chuàng)收。

8.垃圾郵件過濾

垃圾郵件過濾的目標(biāo)是：對大量的郵件流(包括電子郵件和短信)進(jìn)行分類，以實(shí)現(xiàn)對那些不需要的郵件進(jìn)行分類。因此對于這項(xiàng)工作而言，文本挖掘技術(shù)需要能夠根據(jù)快速的算法，判斷和處理大量的數(shù)據(jù)。

通過上述應(yīng)用案例，我們可以看到：企業(yè)所面對的文本數(shù)據(jù)往往是“非標(biāo)”的，而他們的處理目標(biāo)也是多樣的。因此我們無法僅使用某個(gè)單一的分析方法，來提高對于文本挖掘與決策的效率。下面讓我們深入討論文本挖掘過程中的不同開發(fā)階段，以及流行的項(xiàng)目優(yōu)化方法。

三、實(shí)施過程中的信息搜索問題

最常見的文本挖掘任務(wù)之一莫過于：搜索相關(guān)文檔，并從中提取信息。那么隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，該任務(wù)的自動(dòng)化程度就顯得尤為重要。執(zhí)行此類任務(wù)的典型系統(tǒng)一般由兩部分組成：

文檔收集和標(biāo)準(zhǔn)化。
文檔分類和分析。

下面讓我們詳解這兩個(gè)部分。

1.文檔收集和標(biāo)準(zhǔn)化

此階段的目標(biāo)是：

持續(xù)收集和提取文本的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
收集文檔的元數(shù)據(jù)(包括創(chuàng)建日期、標(biāo)題等)。
標(biāo)準(zhǔn)化文檔的文本和元數(shù)據(jù)。

由于數(shù)據(jù)的來源五花八門，而且收集的方法也是靈活多樣，因此在上傳之前，我們有時(shí)需要使用格式轉(zhuǎn)換器，來處置好目標(biāo)文檔的格式。下面是一些具體的數(shù)據(jù)收集與準(zhǔn)備任務(wù)：

通過對源文檔的掃描，來收集數(shù)據(jù)

在這種情況下，系統(tǒng)使用光學(xué)字符識(shí)別引擎(如：Tesseract之類的OCR工具)，將文本分成多個(gè)部分與段落。不過，光學(xué)識(shí)別的一個(gè)常見問題是：它經(jīng)常會(huì)碰到格式較為復(fù)雜的文本(如各種列或表格)，這些元素都會(huì)影響系統(tǒng)的最終轉(zhuǎn)換，以及合并出有意義的文檔。此外，有時(shí)為了同時(shí)掃描多個(gè)文檔，系統(tǒng)需要使用特定的屬性標(biāo)記，標(biāo)注出給定文檔的開頭和結(jié)尾。

通過PDF或DJVU文檔的方式收集數(shù)據(jù)

這些文檔的格式，雖然比較適合用來查看那些格式化好的文檔，但是不適合被應(yīng)用來存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。PDF與DJVU文件雖然能夠存儲(chǔ)符號(hào)和單詞的位置，以便于顯示和用戶的閱讀，但這些文件并沒有任何的語句邊界標(biāo)記。因此，和上述文檔掃描方式類似，此類具有復(fù)雜格式、表格和圖像的PDF與DJVU文件，也會(huì)給文本的挖掘帶來不同程度的挑戰(zhàn)。

從Web源收集數(shù)據(jù)

并非所有包含數(shù)據(jù)源的網(wǎng)站或系統(tǒng)都有便捷的API，有時(shí)它們可能只是一個(gè)方便操作的用戶界面而已。在這種情況下，系統(tǒng)需要用到Web爬蟲，即：通過分析網(wǎng)站來收集數(shù)據(jù)。因此，除了常用的HTML代碼分析，系統(tǒng)還可能需要使用計(jì)算機(jī)視覺(computer vision)來解決此類特殊問題。

用戶手動(dòng)上傳數(shù)據(jù)

有時(shí)候，用戶已經(jīng)有能力在本地自動(dòng)化地處理一定數(shù)量的文檔了。那么，系統(tǒng)為了支持用戶上傳大量具有豐富格式的文檔，就必須將某些元數(shù)據(jù)添加到上載的文檔之中。諸如發(fā)布日期、作者、源、以及文檔類型之類的元數(shù)據(jù)，將有助于后期的文本挖掘操作，包括：針對特定主題，查找特定作者的作品等操作。

因此，在面對大量可用的數(shù)據(jù)時(shí)，我們可能只是需要其中的一小部分。例如：我們可能只對某醫(yī)學(xué)與藥物數(shù)據(jù)庫中的某個(gè)特定公司的藥物感興趣。那么，我們就應(yīng)該通過訪問關(guān)鍵字列表，運(yùn)用全文索引，來快速檢索到所需的文檔;而不是使用精確但耗費(fèi)資源的算法，去處理所有的文檔。如果我們的目標(biāo)是從多個(gè)來源收集數(shù)據(jù)，那么就應(yīng)當(dāng)使用特定的標(biāo)準(zhǔn)化接口，以迅速高效地獲取文檔。在此，您可以參考Solr工具，它是一個(gè)開源的全文搜索平臺(tái)。

2.文檔分類和分析

在對各類文檔完成收集入庫(也可能進(jìn)行篩選操作)之后，系統(tǒng)會(huì)調(diào)用各種文本挖掘算法，來檢查目標(biāo)文檔是否與主題相關(guān)，以及分析文檔內(nèi)所包含的信息。例如：通過判斷文檔中是否提到了某個(gè)產(chǎn)品，以確定其上下文是“正”還是“負(fù)”。此后，系統(tǒng)將生成一份文檔報(bào)告，以便下一步進(jìn)行手動(dòng)或自動(dòng)處理。

總的說來，文本挖掘的方法和算法分為以下幾組：

文本規(guī)范化和預(yù)處理。
使用一整套規(guī)則來搜索實(shí)體和他們之間關(guān)系。
使用各種統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)。

上述這些方法通常會(huì)被放到一些復(fù)雜的系統(tǒng)中，并被組合到一起使用。

文本規(guī)范化和預(yù)處理

此階段處于其他階段之前，包括以下部分：

將句子分為多個(gè)單詞。
刪除停頓詞(stop words，如前置詞、感嘆詞等)。
規(guī)范化剩余的詞語(將“人們”變成“人”，將“實(shí)現(xiàn)了”變成“實(shí)現(xiàn)”)，并識(shí)別它們在語句中的成分。

顯然，這些步驟高度依賴于文本的語言，不過也并非總是必要的。例如：某些文本挖掘算法，也可以從停頓單詞中收集到各種信息。

規(guī)則集

這種方法基于由某個(gè)特定領(lǐng)域的專家所制定的一整套規(guī)則。下面是此類規(guī)則的示例：

在帶有公司名稱的三個(gè)句子中，選擇所有提到的產(chǎn)品名稱。
選擇匹配“<公司名稱>提供<服務(wù)名稱>”模式的服務(wù)。
消除那些提及公司產(chǎn)品名稱的次數(shù)少于三次的文檔。

語言規(guī)格

此類規(guī)則的重點(diǎn)在于通過語言來分析詞序。例如：在英語句子中，單詞之間的關(guān)系是通過語法和功能詞(前置詞等)來傳達(dá)，而核心詞一般保持不變。

而在合成語言(例如德語、希臘語、拉丁語、俄語)中，單詞之間的關(guān)系是通過單詞的形式來表達(dá)的，語序并不重要。

因此在分析英語時(shí)，那些非核心詞的“服務(wù)性”詞語(前置詞等)負(fù)責(zé)傳達(dá)形式和時(shí)態(tài)。例如那句經(jīng)典的Word語句：“棕色的狐貍快速地跳過了懶惰的狗”。

與合成語言相比，英語的這句話并不假設(shè)棕色的狐貍是雄性還是雌性，而懶惰的狗的性別也不明顯。其中，“狐貍”和“狗”都是清晰不變的核心詞。

規(guī)則的優(yōu)、缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)

無需訓(xùn)練數(shù)據(jù)或?qū)ζ溥M(jìn)行標(biāo)記。
由系統(tǒng)所做出的判斷是明確的，且容易向人類用戶做出解釋。

缺點(diǎn)

需要花一定的精力來制定一套能夠給出足夠精度的規(guī)則。
就算模式只是略有不同，現(xiàn)有規(guī)則也無法處理新案例中的相關(guān)數(shù)據(jù)。

五、統(tǒng)計(jì)方法與機(jī)器學(xué)習(xí)

文本數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和難以規(guī)范化其結(jié)構(gòu)，造成了它們在機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用中顯得尤為復(fù)雜。我們需要測試多種方法或算法，才能找到針對給定上下文的可接受的輸出方案。

下面是一些常用的算法示例：

文本預(yù)處理算法

除了單詞規(guī)范化和刪除停頓詞之外，某些算法還會(huì)要求將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式，以作為矢量或矢量序列。最常用的文本預(yù)處理算法有：

1.One-hot encoding，是一種最簡單的算法。它將文本中的單詞轉(zhuǎn)換為，在i-th位置上具有非零值的N-long向量。其中N是語言字典長度，而i則為該字典中單詞的位置。

2.word2vec，也是對單詞進(jìn)行矢量化的一組算法。與One-hot encoding相比，它生成的向量要短得多，并且包含各種實(shí)數(shù)(并不整數(shù))。word2vec能夠給具有相似含義的單詞賦予相似的向量。

3.Bag of words，是一種基于單詞頻率的算法(即：某個(gè)單詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù))。雖然它能夠通過向量來描述一般文本，但是它幾乎完全忽略了文本的結(jié)構(gòu)。

4.TF-IDF，是一種能夠?yàn)槊總€(gè)文本形成tf-idf值向量的算法。此處tf-idf值為給定文本中的單詞頻率，除以整個(gè)語料庫中這個(gè)單詞的反向頻率。而反向頻率則可以通過不同的方法計(jì)算出來。所以基本想法是：如果一個(gè)詞語經(jīng)常在語言中被使用到，那么就給它分配較低價(jià)值的分類(例如：許多前置詞，包括“去”、“工作”、“有”、“需要”等都屬于此類)，同時(shí)其反向頻率也就比較低。相反，那些罕見的詞語當(dāng)然也就有著較高的反向頻率，其分類的價(jià)值也就越高。

命名實(shí)體識(shí)別和關(guān)系提取算法

此項(xiàng)工作是：查找特定的術(shù)語(如：公司、產(chǎn)品、服務(wù)名稱等)，通過標(biāo)記來對它們進(jìn)行分類，進(jìn)而找出這些實(shí)體之間的關(guān)系。因此，可能會(huì)涉及到如下算法：

1.隱馬爾可夫模型(Hidden Markov model，HMM)，它將統(tǒng)計(jì)模型表示為定向圖。

2.條件隨機(jī)場(Conditional Random Field，CRF)也是一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型，但是它并不使用定向圖。

3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural networks)，其中LSTM能夠表示上下文，因?yàn)樗軌驎r(shí)序地(非重復(fù)地)通過處理過程，來存儲(chǔ)上下文數(shù)據(jù)。CNN則根據(jù)所發(fā)現(xiàn)的基本特征模式來提取數(shù)據(jù)。

4.一般機(jī)器學(xué)習(xí)方法。如果系統(tǒng)使用的是“滑動(dòng)窗口(sliding window)”技術(shù)，那么常規(guī)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法則包括：邏輯回歸、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯分類器、決策樹和其他需要輸入具有固定特征列表的方法。當(dāng)然，此類方法并不考慮窗口之外的上下文。因此，如果相關(guān)的單詞遠(yuǎn)離窗口長度的范圍，或是對于整個(gè)文本塊有一些其他類型的評(píng)論(例如，產(chǎn)品描述的負(fù)面評(píng)論)時(shí)，這些信息則會(huì)被忽略，進(jìn)而可能產(chǎn)生不準(zhǔn)確的結(jié)果。

分類和主題建模算法

此項(xiàng)任務(wù)是對已處理的文檔，產(chǎn)生包括文檔類型或主題在內(nèi)的簡單描述。因此，可能會(huì)涉及到如下算法：

1.潛在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation，LDA)，是一種基于狄利克雷(Dirichlet)分布的統(tǒng)計(jì)模型。它能將文本視為不同主題的組合。

2.潛在語義分析(Latent Semantic Analysis，LSA)，是一種將語料庫表示為術(shù)語文檔矩陣，通過將其分解，以定義不同文檔主題的方法。

3.主題模型的加法正則化(Additive Regularization of Topic Models，ARTM)，是將現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)模型與正則化相結(jié)合，進(jìn)而更好地分析文本結(jié)構(gòu)。

4.使用bag of words、tf-idf 和其他算法的結(jié)果，作為輸入的通用機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

當(dāng)然，各種算法的性能也會(huì)因作業(yè)的不同而有所差異。例如：對于不同的文本主題或命名實(shí)體來說，某些算法的工作效果可能會(huì)表現(xiàn)得特別優(yōu)秀。因此，我們在構(gòu)建文本挖掘系統(tǒng)時(shí)，可以通過嘗試不同的方法，以找到***的輸出結(jié)果;或是將不同技術(shù)的結(jié)果相結(jié)合，以達(dá)到文本挖掘的目的。

統(tǒng)計(jì)方法與機(jī)器學(xué)習(xí)的利與弊

優(yōu)點(diǎn)