文本挖掘逻辑框架

文本挖掘是一种从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程。其逻辑框架主要包括四个步骤：预处理、特征提取、模型训练和结果评估。预处理阶段，主要是清洗和标准化数据，去除噪声和无关信息。特征提取阶段，通过词袋模型、TF-IDF等方法，将文本转化为机器可以理解的数字形式。模型训练阶段，利用各种机器学习算法（如决策树、支持向量机等）对特征进行学习，建立预测模型。最后，结果评估阶段，通过准确率、召回率等指标，评估模型的性能，并进行优化调整。整个过程旨在从海量文本中挖掘出有价值的知识和信息，为决策提供支持。