文本挖掘系统 系统说明 集成了文本过滤，去重及邮件实时通知的功能 集成了文本关键字提取的功能 集成了文本分类即打标签的功能 集成了文本推荐即景点评价的功能 支持中英文 系统架构图 关于分词 英文分词，采用nltk工具包进行分词 pip install nltk 中文分词，采用jieba工具包进行分词 pip install jieba jieba分词 dict 主词典文件 user_dict 用户词典文件，即分词白名单 user_dict为分词白名单 如果添加的过滤词（包括黑名单和白名单）无法正确被jieba正确分词，则需要添加的单词和词频加入到主字典dict文件中或者用户词典user_dict，一行一个（词频也可省略） 关于停用词，黑名单，白名单 stopwords为停用词 可以随时添加重启的单词，一行一个 blackwords为过滤词黑名单 可以随时添加过滤的单词，一行一个 writ

北京大学计算机科学技术研究所文本挖掘研究生课程，包含17个子文件，有特征提取、检索、分类、聚类、TDT、过滤、关联等

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第一章：引言（2学时） 第二章：文本特征提取技术（4学时） 第三章：文本检索技术（6学时） 第四章：文本自动分类技术（3学时） 第五章：文本自动聚类技术（3学时） 第六章：话题检测与追踪（3学时） 第七章：文本过滤技术（1.5学时） 第八章：关联分析技术（1.5学时） 第九章：文档自动摘要技术（3学时） 第十章：信息抽取（3学时） 第十一章：智能问答（QA）技术（1.5学时） 第十二章：Ontology（1.5学时） 第十三章：半结构化文本挖掘方法（1.5学时） 第十四章：文本挖掘工具与应用（1.5学时）