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【综述】深度学习-文本挖掘 Text Mining using Deep Learning Article Review Nehad Mohamed Ibrahim

大众点评评论文本挖掘，包括点评数据爬取、数据清洗入库、数据分析、评论情感分析等的完整挖掘项目

当今中国,网民人数已经超过人口总数的一半,因此网络舆情监测具有十分重要的意义。本文首先应用网络爬虫技术实现对新闻报道和对应网民评论文本数据获取。因为数据量大,所以选择Hadoop集群进行文本数据储存。其次,通过中文分词技术对文本数据按词语进行拆分,并对得到的词语进行过滤和挑选,得到关键词。新闻报道文本中获取的关键词用于新闻类型与主题的判别,网民评论中的关键字反映了网民对此新闻报道的观点和态度。最后,应用此方法,对"中美贸易战"事件进行网络舆情监测,从获得的新闻报道主题和网民评论的关键字表明,本文介绍的网络舆情监测方法具有可行性和实用性。

电子病历是医院信息化发展的产物, 其中包含了丰富的医疗信息和临床知识, 是辅助临床决策和药物挖掘等的重要资源.因此, 如何高效地挖掘大量电子病历数据中的信息是一个重要的研究课题.

预测性文本挖掘基础

摘 要：本文爬取豆瓣电影TOP250的榜单电影信息和热评，运用数据可视化和文本挖掘的相关方法和理论对电影进行Knn分类和KMeans聚类以及相关的电影信息分析，并预测了新上映电影的所属类型,画出了相应的混淆矩阵

关于酒店评论文本挖掘的全部课程设计报告，含python源代码，包括情感极性分类（SVM），python爬虫酒店评论，LDA主题模型聚类和评论中的关联性分析（运行代码请见主页中对应的资料包）

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