数据挖掘 课件 第九章 数据挖掘应用案例.pptx

一自然语言数据挖掘第九章数据挖掘应用案例

Contents背景介绍01文本挖掘02语音数据挖掘03自然图像、视频挖掘04

背景介绍自然语言智能挖掘是一种结合了自然语言处理和数据挖掘技术的研究领域，旨在从大量文本数据中提取有用的知识和信息。

Contents背景介绍01文本挖掘02语音数据挖掘03自然图像、视频挖掘04

文本挖掘文本挖掘是指从大量文本的集合C中发现隐含的模式p。如果将C看作输入，将p看作输出，那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射ξ:C→p。文本挖掘的目的在于从文本中发现模式、趋势或特定的数据关系，帮助用户更好地提取文本中有用、创新、易懂和有价值的元素。常用的文本挖掘分析技术包括文本特征提取、情感分析、文本分类、文本聚类、观点抽取、线性判别分析主题关键词聚类方法等。

文本挖掘分析技术——情感分析情感分析是指使用计算机算法自动识别文本数据中的情绪倾向，如通过网络评论去挖掘网民的情感倾向。基于有监督的机器学习的情感分析方法基于词典的情感分析方法结合机器学习和词典的情感分析基于深度学习的情感分析方法

文本挖掘案例一CNN_Text_Word2vec情感分类模型该模型针对汉语文本的特点，引入Word2vec网络基于单个字符的特征向量对汉语微博文本中的情感进行分类。使用基于负采样的CBOW模型来训练词嵌入，捕获了词之间的语义相似性，并充分考虑了词的语义信息。通过相应实验得到的结果的准确率比单独的使用支持向量机和循环神经网络模型的准确率高出7.0%。

文本挖掘案例一CBOW神经网络模型给定上下文来预测中心词的后验概率。通过上下文训练当前单词嵌入。由输入、投影和输出三层组成。ContinuousBag-of-Words(CBOW)

文本挖掘案例一CNN_Text_Word2vec网络模型架构

文本挖掘分析技术——使用LDA分析文本主题潜在狄利克雷分配（latentDirichletallocation，LDA）是一种对语料库进行建模的无监督生成概率方法，是最常用的主题建模方法。LDA假设每个文档都可以表示为潜在主题的概率分布，并且所有文档中的主题分布共享一个共同的狄利克雷先验，从文档集合中自动发现主题。

文本挖掘案例二基于R语言的主题挖掘模型

文本挖掘案例二基于R语言的主题挖掘模型?以国际气候领域为对象，构建基于R语言的主题挖掘模型。对采集到的政策文本数据进行基于语义的主题挖掘。结合词频及分布形态研究、时间离散化、实证研究等方法综合对比分析我国与美国、欧盟的气候政策情况。

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语音数据挖掘语音数据挖掘是指从语音数据中提取有用信息和知识的过程。语音数据挖掘面对的是音频数据，需要处理信号的时间依赖性和连续性，在一定程度上增加了处理的复杂性。获取到的语音信号一般经过数字化、去噪、分帧等处理之后再进行特征提取、模型建立等步骤。语音数据挖掘在很多领域都有重要的应用，如语音识别、情感分析、说话人识别和生物特征认证等。

语音情感识别系统框图

语音情感识别案例一一种基于Mel频率倒谱系数(MelFrequencyCepstrumCoefficient,MFCC)特征提取和支持向量机的语音情感数据挖掘分类识别方法。基本思路：对语音情感信号进行预处理，从语音话语中提取Mel频率倒谱系数（MFCC）和Mel能谱动态系数（MEDC），使用支持向量机来分类不同的情绪状态，如愤怒、快乐、悲伤、中立、恐惧等，并基于径向基函数内核进行训练阶段。

语音情感识别案例二一种新颖的基于注意力的全卷积网络用于语音情感识别使用全卷积网络来处理可变长度的语音数据。全卷积网络够接受任意长度的输入，避免了因切割而可能丢失的关键信息。利用注意力机制动态地关注语音频谱中对于情感状态判断最重要的时间-频率区域，使模型能够更聚焦于那些情感表达最为显著的片段。

语音情感识别任务处理语音情感识别任务在经过了自然语言信号采集及相关特征提取之后，无论是利用机器学习方法还是去构建多层次的神经网络模型，都会利用语料库进行训练与评估。在数据准备阶段，需要尽可能地收集高质量、多样化的数据集，并进行充分的预处理和特征提取工作。同时，在选择机器学习算法和构建模型时，也需要根据问题的特性和数据集的特点来做出合适的选择。

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自然图像、视频挖掘自然语言处理与图像、视频挖掘结合方面涉及多个领域的应用，包括图像文本生成、图像和视频的自动描述生成、多模态情感分析以及图像和视频内容有哪些信誉好的足球投注网站等。图像文本生成技术是一种跨模态技术，旨在从图像内容中自动提取并生成相关的文本描述。这种技术结合了计算机视觉两个领域的相关知识。在图像检索、有哪些信誉好的足球投注网站引擎优化、辅