文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘的一种方法，也是自然语言处理的一个分支。

自然语言处理（英语：natural language processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

文本挖掘与分词密不可分，中文分词技术是自然语言处理技术的基础，是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。分词是文本挖掘过程中的处理环节。

通过文本挖掘，实现文本数据结构化，使得文本数据可被计算分析。

通过文本挖掘，从纷杂的文本中过滤掉无用信息，筛选出有用的数据。

文本挖掘会让数据分析价值更直观，更具说服力和可视性！

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多维度数据来源

可外接全类型线下数据百亿级历史积累，随时获取历史信息

全网10万+网站、主流社交媒体 、主流行业、家电商网站数据秒级更新

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个性化定制判定逻辑

自由定制个性化判定逻辑及数据标签

单个任务的标签嵌套层级无限制、支持标签数量至少1万+如：品牌/产品/高管的声量、正负面舆情、消费者评价分析、用户画像快速构建、评论内容情绪分析、情感分析等

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具有多维度高复杂的运算方式

内容判定：与或非、并集、交集、次序、频次、分词排歧、修饰排除（否定、疑问、前后紧邻）、正则匹配等

实体识别：人名、地名、机构、联系方式、时间、数量等数字/时间运算：大于、小于、等于、区间等

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庞大成熟的业务知识库

通用知识库：情绪态度、企业知识、政府舆情、人物、废文、事件、违法、广告、敏感等

行业知识库：共涉及汽车、快消、家电3c、母婴、个人护理、食品、乳制品等100多个行业知识库

为数据分析提供基础信息的个性化分类

如何为文本数据打上丰富的业务分类标签，是文本大数据分析的重要基础工作，分析师可以在多维数据标签的基础上进行高复杂性的分类与统计，从结果中洞察业务趋势及可能存在的问题。

按照客户的定制逻辑，结合多维度高复杂的运算方式和海量知识库，对数据内容进行多层级的标签标注，为大数据分析提供基础数据，便于敏锐洞悉背后的深层含义。

非结构化数据的分类、提取与重构

自然语言非结构化的问题对数据的分类、加工及分析带来了非常大困难，而文本信息抽取可以从自然语言文本中抽取出特定的数据信息，帮助数据应用者将海量内容自动分类、提取和重构。

从自然语言文本中，抽取出特定的事件或信息，将非结构化的文本内容变成结构化的数据，将信息内容自动分类、提取和重构，应用于信息检索、智能问答、智能对话等各类人工智能产品。

社会化媒体分析-汽车行业

互联网垃圾信息清洗

互联网信息多样且夹杂着违法、违规、广告、灌水等垃圾信息，会给网站的运营带来风险，也会给大数据分析的精准度带来影响。可见，垃圾信息的清洗对网站的运营及数据分析至关重要。

一是提供网站内容净化服务，对网站互动栏目中的违法广告、违规广告、色情广告、灌水广告等进行自动识别，降低网站运营风险；

二是对大数据中的垃圾信息进行过滤，避免对分析结果的精准性产生影响。

常见舆情产品监测条件设置

文本挖掘已经是一项相当成熟的技术。对企业而言，每天都在产生大量不同形式的数据，通过用文本挖掘技术进行归类、整理和分析，不但可以节省大量人力成本，还能帮助企业提升运营效率。

另外，还可以利用文本挖掘的结果做更深入的利用，如智能数据监控系统等。也可以打造出具有针对性的行业文本数据产品，专门服务于不同领域。

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