文本挖掘（Text mining）有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息。高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。如有更多代写需求，如文本层次分类技术分析代写（Text hierarchy classification Analysis），语义向量模型分析代写（Semantic vector model Analysis），浅语义标引模型代写（Shallow semantic indexing model）等，欢迎咨询！
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文本挖掘、向量空间模型和潜在语义分析代写（Text Mining，Vector Space Model and Latent Semantic Analysis）
文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程（通常进行分析，同时加上一些派生语言特征以及消除杂音，随后插入到数据库中） ，产生结构化数据，并最终评价和解释输出。’高质量’的文本挖掘通常是指某种组合的相关性，新颖性和趣味性。典型的文本挖掘方法包括文本分类，文本聚类，概念/实体挖掘，生产精确分类，观点分析，文档摘要和实体关系模型。 文本分析包括了信息检索、词典分析来研究词语的频数分布、模式识别、标签\注释、信息抽取，数据挖掘技术包括链接和关联分析、可视化和预测分析。本质上，首要的任务是，通过自然语言处理（NLP）和分析方法，将文本转化为数据进行分析。
文本挖掘技术现已广泛应用于各种政府，研究和商业需求。所有这些组都可以使用文本挖掘来进行记录管理并搜索与其日常活动有关的文档。例如，法律专业人士可能会将文本挖掘用于电子发现。政府和军事团体出于国家安全和情报目的而使用文本挖掘。
潜在语义索引（LSI）是经典矢量空间模型（VSM）的变种，是一种信息检索（IR）模型，试图捕捉数据项之间的潜在语义关系。在形式化概念分析（FCA）的框架下，数学网格表示数据中的概念层次，并检索信息。然而，LSI和FCA都使用了以矩阵形式表示的数据。本文的目的是利用标准和现实生活中的数据集系统地分析VSM、LSI和FCA在IR任务中的作用。
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