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《共現(xiàn)分析在文本知識挖掘中應(yīng)用的研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要隨著各種文本數(shù)據(jù)源的激增和用戶對知識內(nèi)容深層挖掘的需求，文本知識挖掘的研究正在興起。由于文本具有區(qū)別于一般數(shù)據(jù)庫信息資源的半結(jié)構(gòu)化特性，計算機(jī)很難理解和處理，必須利用與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法相異、有針對性的分析方法以獲得對文獻(xiàn)內(nèi)容的全面而深入的理解。因此，探討共現(xiàn)分析的理論及其在文本知識挖掘中的具體應(yīng)用有著極其重要的理論和實踐意義。首先，本文論述了文本知識挖掘的定義、一般過程、主要任務(wù)、基本方法和主要研究課題。并從理論上深入探討了共現(xiàn)分析方法，系統(tǒng)地總結(jié)了該方法的定義、類型、方法論基礎(chǔ)及一般研究流程。
2、在此基礎(chǔ)上，提出了共現(xiàn)分析將對文本知識挖掘所起的三方面作用：為文本知識挖掘的一般處理過程提供語義支持、從詞匯關(guān)聯(lián)角度發(fā)現(xiàn)有趣的知識模式、作為挖掘文本知識的有效手段；然后，從作為文本知識挖掘有效手段的角度出發(fā)，本文研究了共現(xiàn)分析在基于空間分布、時間分布和內(nèi)外關(guān)聯(lián)映射的文本知識挖掘中應(yīng)用的思路和典型案例；提出了利用共現(xiàn)分析挖掘文本知識的適用范圍及一般操作流程，并對操作流程中影響分析結(jié)果的主要問題進(jìn)行了深入分析；再次，以上述研究成果為方法論，以中國期刊全文數(shù)掘庫中“航空發(fā)動機(jī)”(2001--2005年)類
3、目下的1273篇學(xué)術(shù)期刊為實例，進(jìn)行了文本知識挖掘的應(yīng)用探索。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)：在空間分布上，航空發(fā)動機(jī)領(lǐng)域的研究主要集中在燃燒系統(tǒng)、控制、壓氣機(jī)、噴管、渦輪幾大知識熱點，其中燃燒系統(tǒng)始終處于該領(lǐng)域的核心：在時問分布上，通過五年的分析數(shù)據(jù)比較得知，除燃燒系統(tǒng)之外的其它研究問題通過拓寬研究范疇、增強(qiáng)研究深度，都有向領(lǐng)域中心靠近的趨勢。另外，航空發(fā)動機(jī)領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)相對固定，在短期時間內(nèi)不太可能發(fā)生太大的變化，可能出現(xiàn)的是研究側(cè)重點的微調(diào)；最后，本文總結(jié)了利用共現(xiàn)分析挖掘文本知識的新趨勢，并指出了發(fā)展的方向。
4、關(guān)鍵詞：文本挖掘共現(xiàn)分析知識挖掘共詞分析研究流程Abstractwiththedramaticincreaseofdatapresentedintextformatandusers’needofminingknowledgewithiniLthestudyoftext-knowledgeispoppingup．Duetothedifferencesbetweentextandordinaryrecordsfromdatabase，it'sdi伍culttousecomputertodealwitll
5、it．inordertoobtainacomprehensiveandembeddedunderstandingofcontents，WehavetofmdamethodwhichisdifferemfromtraditionaldataminingmethodandpertinenttothecharacteristicoftexLTherefore，it’sofvitalimportancetodiscussthetheoryofCo-occurrenceanalysisanditsconcre
6、teapplicationintext-knowledgemining．Firstofall，thispaperdiscussedthedefinition,ordiIlaryprocedure，basicmethodandmajorissueoftext-knowledgemining．AndthentheauthordiscussedthetheoryofCo-occurrenceanalysis，includingitsdefinition,category,methodologyandthe
7、commonannalisticprocedure．Onthebasisofallabove，thefunctionofutilizingCo-occurrenceanalysisintext-knowledgeminingwasproposed：itprovidedthecoursesoftext-knowledgeminingwithsemanticsupport,itdiscoveredinterestingknowledgepatternsfromtheassociationofterms，
8、andit．鯽fvesasaneffectivemethodtodiscovertext-knowledge。Then,baseduponthethirdfunction,theauthorbroughtforwardthewayitwasusedintext-knowledgeminingresearchfromthreeperspectives--basedonspatialdistribution,basedontemporaldistributionandba
