基于MATLAB的文本挖掘

文本挖掘是指使用数据分析技术搜索文本数据中的模式，包括导入、探索、可视化以及对文本数据应用统计和机器学习算法。

人工阅读和分类大量文本对人类来说是无法完成的;MATLAB^®可以有效且高效地将流程自动化，让您与数据交互并可视化数据，以识别其他方法无法发现的模式、趋势和复杂关系。

采用文本挖掘的方法进行推导定量统计对大型非结构化文本集、主题在文档中的使用主题建模，定性推理与情绪分析，以及其他有价值的信息。文本挖掘用于金融、制造业、信息技术和许多其他行业。应用程序包括:

• 计算文档中单词或短语的出现频率:(见bag-of-words，语法，tfidf）
• 基于情绪自动分类评论，无论是积极的还是消极的
• 根据传感器和文本日志数据制定预测性设备维护计划

要了解有关使用文本挖掘从文本数据中获得洞察力的更多信息，请参见文本分析工具箱™而且统计和机器学习工具箱™．