文本挖掘的主要方法有哪些？

文本挖掘壹直是信息處理的壹個非常重要的領域，因為無論是推薦系統、搜索系統還是其他廣泛的應用，我們都需要文本挖掘的力量。每天產生的信息量在快速增加，而這些信息基本上都是非結構化的海量文本，不容易被計算機處理和感知。因此，我們需要壹些有效的技術和算法來發現有用的模式。文本挖掘近年來引起了廣泛關註，從文本文件中提取有效信息是壹項任務。

近年來，由於各種形式(如社交網絡、醫療記錄、醫療保險數據、新聞發布等)的文本數據量驚人，文本挖掘(TM)引起了人們的廣泛關註。).IDC在壹份報告中預測，到2020年，數據量將增加到400億TB (4 * (10 22)字節)，即從2010 [50]開始增加了50倍。

文本數據是典型的非結構化信息，是大多數情況下可以生成的最簡單的數據形式之壹。人類可以很容易地處理和感知非結構化文本，但機器顯然很難理解。不用說，這些文本壹定是信息和知識的寶貴來源。因此，迫切需要設計壹種能夠在各種應用中有效處理非結構化文本的方法。目前，主要的文本挖掘方法有:

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