【摘 要】
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[摘要] 本文介绍了文本挖掘的研究状况，分析了文本挖掘的基本概念和技术，总结了文本挖掘的过程，特征的建立、特征集的缩减、常用算法、模式的提取与评价等，展望了文本挖掘的未来研究问题和方向。 [关键词] 文本挖掘 文本特征 词频矩 一、引言 随着Internet 应用的普及，Web已经发展成为拥有10亿页面的分布式信息空间，而且这个数字仍以每半年翻一番的速度增长。在这些海量数据当中，大部
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[摘要] 本文介绍了文本挖掘的研究状况，分析了文本挖掘的基本概念和技术，总结了文本挖掘的过程，特征的建立、特征集的缩减、常用算法、模式的提取与评价等，展望了文本挖掘的未来研究问题和方向。
[关键词] 文本挖掘 文本特征 词频矩
一、引言
随着Internet 应用的普及，Web已经发展成为拥有10亿页面的分布式信息空间，而且这个数字仍以每半年翻一番的速度增长。在这些海量数据当中，大部分信息是非结构化的或是半结构化的，蕴含着巨大潜在价值的知识。人们迫切需要能够从Web上快速、有效地发现这些有价值的知识。Web上信息多样性决定了Web知识发现的多样性。按照处理对象的不同，可以将Web知识发现分为两大类：内容发现和结构发现。
二、文本挖掘的过程
文本挖掘对象通常是一组HTML 或是XML格式的文档集。文本挖掘的一般处理过程如图1所示。
1.文本特征
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