近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注。数据挖掘是一个跨学科的计算机科学分支，它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。

不过，作为数据挖掘重要分支的文本数据挖掘，你又了解多少呢？

简单来说，文本数据挖掘可以认为是文本中的知识发现，是数据挖掘方法在文本数据集上的运用，目的是从大量非结构化的文本集合中挖掘信息、发现知识。它是一个跨学科的交叉研究领域，涉及机器学习、自然语言处理、统计学等多个领域的知识和方法，常用的技术包括文本分类、文本聚类、关联分析等。

随着互联网以及移动通信技术的快速发展和普及，这项技术已在众多领域得到了广泛应用。在商业实践中，通过分析客户和竞争对手相关文本数据可以提高企业自身竞争力。

在欺诈识别中，比如健康险投诉事件，使用文本数据分析技术可以解析出客户的评论和理由，进而识别出欺诈模式，标记出风险的高低，将更多的资源投入高风险的投诉中。

信息检索里的许多任务都可以归结为文本分类问题，包括搜索引擎对网页的相关性排序、垃圾邮件的过滤、文档的组织等，网页检索方面也越来越多地引入信息检索和文本分类的技术，以更好地理解用户的搜索需求，提供给更优的信息处理服务。

在安全监控领域，很多文本数据分析软件包都被设计用于监测和分析在纯文本数据，比如互联网新闻、博客等等，当中也会涉及到情感分析、文本加密或解密技术等。将这些技术用于追踪跨境的有组织犯罪，可以提高在跨境执法方面组织效率；用于分析罪犯(或嫌疑犯)的真实供述，可以研发出预测模型以区分谎言和实话，与测谎仪等其他测谎技术相比，避免了过多的中介物的干扰；用于监控情感信息，可以识别消极情感信息的突然增加。除此之外，文本数据挖掘也被用于生物医学、化学、金融市场、社会科学等研究中。

既然文本数据挖掘技术在当今社会有如此重要的应用，那开发者应该如何着手学习文本数据挖掘技术？又如何将其应用于自己的业务领域？。

今天给大家推荐的这本书，书名就叫《文本数据挖掘》，三位作者历时两年多，全面梳理了该领域技术发展的“前生今世”，向读者展现了一个全新的视角，指导读者如何学习并应用文本数据挖掘技术。

数据挖掘领域国际著名学者、伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校 Abel Bliss 特聘教授韩家炜先生为该书作序。正如韩家炜教授在序中所言：“我们生活在大数据时代，现实世界中 80% 以上的信息是以自然语言文本形式（如书籍、新闻报道、研究论文、社交媒体和网页等）记载的非结构化数据。尽管数据挖掘和机器学习已经成为数据分析的主要手段，但是大部分数据挖掘方法只能处理结构化的或半结构化的数据。与结构化的数据挖掘任务相比较，非结构化的文本挖掘具有更大的挑战性，而且这项技术能够在将海量数据转化为结构化知识的过程中发挥巨大的作用。目前已经有不少关于数据挖掘、机器学习和统计自然语言处理的专著和教材，但是，尚没有一部系统介绍文本挖掘重要主题和最新方法的学术专著，这本《文本数据挖掘》很好地填补了这一空缺。”

内容简介

该书全面介绍了与文本数据挖掘相关的基本概念、理论模型和实现算法，包括数据预处理、文本表示、文本分类、文本聚类、主题模型、情感分析与观点挖掘、话题检测与跟踪、信息抽取以及文本自动摘要等。

开篇从文本预处理（包括英文的和中文的文本预处理）方法介绍开始，随后给出文本表示方法，包括向量空间模型和词汇、短语、句子及文档的分布式表示，都从统计建模和深度学习建模两个角度进行了阐述。之后针对文本分类问题介绍了特征选择方法、统计学习方法和深度神经网络方法。接下来是文本聚类，包括简单的类别相似性度量和各种聚类算法以及性能评价方法。在对上述文本挖掘基础理论和方法进行介绍之后，该书用5章介绍了文本挖掘技术的具体应用，包括主题模型、情感分析和观点挖掘、主题发现与跟踪、信息抽取及自动文摘。这些都是目前文本挖掘领域活跃的前沿研究课题，该书不但给予了全面而透彻的介绍，而且在传统方法和最新进展（包括深度学习方法）之间进行了很好的平衡。

宗成庆教授已经撰写和出版的《统计自然语言处理》在本领域享有盛名，拥有广泛的读者。这本新作与《统计自然语言处理》的覆盖范围完全不同，它所呈现的是关于文本挖掘的新主题，是对已有著作的扩展和补充。无论是对于自然语言处理领域的初学者，还是相关技术的研发人员，两部著作配合阅读必将从中大获裨益。

该书在清华大学出版社天猫旗舰店（）已经开始销售，各地书店和网店将于近日陆续开始销售。

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作者简介

宗成庆：中国科学院自动化所研究员、博士生导师，中国科学院大学岗位教授。主要从事自然语言处理、机器翻译、人机对话系统和文本数据挖掘等相关研究，主持国家级项目10余项，发表论文200余篇，出版专著《统计自然语言处理》一部和译著两部。2013年当选国际计算语言学委员会（ICCL）委员，目前担任亚洲自然语言处理学会（AFNLP）主席和中国中文信息学会副理事长等职务，是学术期刊ACM TALLIP副主编、《自动化学报》副主编和IEEE Intelligent Systems等期刊的编委，曾任国际顶级学术会议ACL-IJCNLP 2015程序委员会主席，IJCAI 2017、IJCAI-ECAI 2018和AAAI 2019领域主席等。获国家科技进步奖二等奖、钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖和中国电子学会科技进步奖一等奖，获北京市优秀教师、中科院优秀导师等荣誉称号。享受政府特殊津贴。

夏睿：南京理工大学计算机学院教授、博士生导师。主要从事自然语言处理、文本数据挖掘、情感分析与观点挖掘等领域的研究。在国际知名学术期刊和会议上发表论文40余篇，主持国家和省部级科研项目近10项。担任多个国际一流学术会议的领域主席、高级程序委员会委员和程序委员会委员。2014年入选南京理工大学“紫金之星”人才计划，2016年获得首届江苏省优青项目资助，2017年入选南京理工大学青年拔尖人才计划并破格晋升为教授。

张家俊：中科院自动化所模式识别国家重点实验室副研究员，研究方向为自然语言处理、机器翻译和跨语言跨模态信息处理等。担任中国中文信息学会机器翻译专委会副主任等学术职务，在国际知名学术期刊和会议上发表论文60余篇，曾四次获得最佳论文奖。担任多个国际一流学术会议的领域主席和高级程序委员会委员。曾获中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖和汉王青年创新奖一等奖。2015年入选首届中国科协“青年人才托举工程”计划。

全书目录

第1章绪论

1.1基本概念

1.2 文本挖掘任务

1.3 文本挖掘面临的困难

1.4 方法概述与本书的内容组织

1.5 进一步阅读

第2章数据预处理

2.1 数据获取

2.2 数据预处理

2.3 基本工具

2.4 进一步阅读

第3章文本表示

3.1 向量空间模型

3.2 词的分布式表示

3.3 短语的分布式表示

3.4 句子的分布式表示

3.5 文档的分布式表示

3.6 进一步阅读

第4章文本分类

4.1 概述

4.2 文本表示

4.3 特征选择

4.4 传统分类算法

4.5 深度神经网络方法

4.6 文本分类性能评估

4.7 进一步阅读

第5章文本聚类

5.1 概述

5.2 文本相似性度量

5.3 文本聚类算法

5.4 性能评估

5.5 进一步阅读

第6章主题模型

6.1 概述

6.2 潜在语义分析

6.3 概率潜在语义分析

6.4 潜在狄利克雷分布

6.5 进一步阅读

第7章情感分析与观点挖掘

7.1 概述

7.2 情感分析任务类型

7.3 文档或句子级情感分析方法

7.4 词语级情感分析与情感词典构建

7.5 属性级情感分析

7.6 情感分析中的特殊问题

7.7 进一步阅读

第8章话题检测与跟踪

8.1 概述

8.2 术语与任务

8.3 报道或话题的表示与相似性计算

8.4 话题检测

8.5 话题跟踪

8.6 评估方法

8.7 社交媒体话题检测与跟踪

8.8 突发话题检测

8.9 进一步阅读

第9章信息抽取

9.1 概述

9.2 命名实体识别

9.3 共指消解

9.4 实体消岐

9.5 关系抽取

9.6 事件抽取

9.7 进一步阅读

第10章文本自动摘要

10.1 概述

10.2 抽取式自动摘要

10.3 压缩式自动摘要

10.4 生成式自动摘要

10.5 基于查询的自动摘要

10.6 跨语言和多语言自动摘要方法

10.7 摘要质量评估方法和相关评测

10.8 进一步阅读

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