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美林數(shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林數(shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺之文本分析

2020-04-09 11:02:55 次
據(jù)IDC報告，當下數(shù)據(jù)以每年50%左右的速度快速增長，截至2020年全球數(shù)據(jù)規(guī)模將達44ZB，其中文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比高達75%-85%，因此對文本等非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的挖掘分析顯得尤為迫切和重要。
文本挖掘分析常規(guī)挖掘流程
圖1，全球非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量增長情況
文本分析(Text Mining)指從大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)中抽取未知的、可理解的、最終可用的知識，并運用這些知識更好地組織信息，進而獲取用戶感興趣或有用模式的過程。
文本分析流程大致可以描述為：基于網(wǎng)頁、文檔、字符等非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，利用自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，再結(jié)合機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計分析、可視化分析等技術(shù)進行挖掘分析，進而實現(xiàn)搜索引擎、輿情分析、新聞分類、郵件過濾、智能問答、話題分析等業(yè)務(wù)場景應(yīng)用。其中，平臺文本分析模塊即是實現(xiàn)自然語言處理常用功能模塊，比如：分詞、信息抽取、特征選擇、主旨話題分析、關(guān)鍵詞、命名實體識別、向量空間、情感分析、垃圾信息檢測等功能。
文本挖掘分析常規(guī)挖掘流程
圖2，文本挖掘分析常規(guī)挖掘流程
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺文本分析模塊前期建設(shè)理念是基于淺層語言分析實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，進而結(jié)合平臺機器學(xué)習(xí)、挖掘分析等技術(shù)實現(xiàn)文本分析挖掘。Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺文本挖掘模塊功能模塊架構(gòu)如下圖所示，功能架構(gòu)分四個層次：數(shù)據(jù)層、基礎(chǔ)層、分析層、應(yīng)用層。數(shù)據(jù)層是平臺輸入的待處理文本數(shù)據(jù)，基礎(chǔ)層為平臺自然語言處理模塊提供支撐，分析層主要完成非結(jié)構(gòu)化文本的自然語言處理并基于結(jié)果進一步做機器學(xué)習(xí)、可視化分析、統(tǒng)計分析，應(yīng)用層基于分析層的結(jié)果實現(xiàn)相關(guān)文本處理業(yè)務(wù)場景應(yīng)用。
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺文本挖掘模塊功能架構(gòu)
圖3，Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺文本挖掘模塊功能架構(gòu)
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺文本挖掘核心是基于自然語言處理實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化文本的處理功能，平臺自然語言處理模塊的功能概要如下表：
表1，自然語言處理模塊的功能概要
自然語言處理模塊的功能概要
基于自然語言處理和機器學(xué)習(xí)做文本挖掘的處理流程：首先對文本數(shù)據(jù)進行分詞處理，其次，基于分詞數(shù)據(jù)進行特征詞選擇、向量空間實現(xiàn)文本向量化，至此即可打通和平臺機器學(xué)習(xí)（分類算法、聚類算法）的接口，最后，基于機器學(xué)習(xí)模塊實現(xiàn)文本分類、文本聚類等相關(guān)業(yè)務(wù)場景應(yīng)用，比如，新聞分類、文檔聚類、輿情分析等。
如圖4，基于新聞咨詢數(shù)據(jù)實現(xiàn)的新聞自動分類建模流程，左半部分是基于自然語言處理（分詞、特征選擇、向量空間模塊）實現(xiàn)文本向量化，右半部分基于平臺的邏輯回歸分類算法構(gòu)建新聞分類器，并對模型進行評估分析。
新聞分類挖掘流程
圖4，新聞分類挖掘流程
基于自然語言處理和可視化分析做文本挖掘的處理流程：首先對文本數(shù)據(jù)進行分詞處理，其次，基于分詞數(shù)據(jù)進行情感分析、信息抽取、信息檢測、關(guān)鍵詞抽取、主旨話題分析等文本分析，將以上分析結(jié)果由結(jié)構(gòu)化輸出節(jié)點進行結(jié)果重構(gòu)輸出，最后，可基于可視化分析技術(shù)實現(xiàn)文本分析。
如圖5，基于電商平臺手機評論數(shù)據(jù)實現(xiàn)手機產(chǎn)品市場分析流程：左半部分基于自然語言處理（分詞、信息抽取、觀點情感分析、關(guān)鍵詞抽取、主旨話題分析）實現(xiàn)文本相關(guān)分析：
  • 信息抽取實現(xiàn)從手機產(chǎn)品描述中抽取手機品牌和手機型號信息；
  • 情感分析判別評論的情感傾向；
  • 主旨話題分析評論文本的關(guān)注焦點；
右半部分將整合的數(shù)據(jù)輸出到數(shù)據(jù)庫，可進一步接入可視化分析平臺實現(xiàn)手機產(chǎn)品市場分析場景：
  • 不同品牌、型號的手機在市場上的受歡迎程度分析；
  • 不同年齡段的顧客對手機的關(guān)注點分析；
  • 產(chǎn)品在不同區(qū)域的市場占有情況分析；
手機評論分析數(shù)據(jù)挖掘流程

圖5，手機評論分析數(shù)據(jù)挖掘流程
文本挖掘模塊特點: 流程化設(shè)計理念，豐富的功能模塊，基于分布式計算法框架開發(fā)，和平臺節(jié)點進行有機集成：
平臺文本挖掘模塊特點
圖6，平臺文本挖掘模塊特點
  • 流程化設(shè)計:平臺文本挖掘采用流程挖掘模式，用戶使用方便，業(yè)務(wù)流程易于理解；
  • 功能豐富:平臺實現(xiàn)了自然語言處理常用基本模塊，能夠靈活方便實現(xiàn)業(yè)務(wù)挖掘場景；
  • 分布式計算:文本挖掘模塊基于Spark集群框架實現(xiàn)，能夠?qū)Υ笈课谋緮?shù)據(jù)進行高效處理運算；
  • 有機集成:文本挖掘模塊可以和平臺機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計分析、可視化分析等模塊進行無縫對接；
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