文本挖掘技术流程

文本挖掘技术流程主要包括数据预处理、特征提取、模型训练和结果评估四个步骤。首先，数据预处理阶段，需要对原始文本进行清洗，去除噪声和无关信息，同时进行词性标注和分词等操作。其次，特征提取阶段，通过TF-IDF、词嵌入等方法将文本转化为计算机可处理的向量形式。接着，模型训练阶段，选择合适的机器学习或深度学习模型，如决策树、支持向量机、神经网络等，利用已标注的训练数据进行模型训练。最后，结果评估阶段，通过准确率、召回率、F1值等指标对模型性能进行评估，并根据评估结果进行模型优化。