导读:本文包含了文本挖掘技术论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电力文本,文本挖掘,信息检索,机器学习
文本挖掘技术论文文献综述
白开峰,杨波,魏军[1]（2019）在《电力文本挖掘技术研究综述》一文中研究指出本文详细介绍了电力文本挖掘技术的主要研究方法和成果,就基于机器学习和深度学习的电力文本命名实体识别、命名实体关系抽取,国内研究现状做简要介绍,并对近期工作以及发展趋势做出总结和展望。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年22期）
徐晓霞[2]（2019）在《基于文本挖掘技术的档案资源利用研究》一文中研究指出随着近年来我国经济快速发展,档案资源种类数量逐步增多,有必要使用文本挖掘技术对档案资源的内容深入挖掘,使档案资源利用效率提升。本文基于文本挖掘技术,就如何高效率挖掘档案资源的潜在价值展开分析,并提出研究思路,供广大读者参考。(本文来源于《办公室业务》期刊2019年22期）
李新琴,马小宁,王喆,邹丹,杨连报[3]（2019）在《基于文本挖掘技术的铁路安监人员履职分析》一文中研究指出为分析人员工作计划实际落实情况,提供人员考核依据,基于文本挖掘技术进行了铁路安监人员履职分析并设计了文本相似度计算方法。应用双向长短时记忆(BiLSTM)网络与条件随机场(CRF)相结合的BiLSTM-CRF算法实现人员履职计划与写实文本中命名实体的抽取,采用基于知网的概念相似度计算方法计算对应实体间相似度,从而实现人员履职计划内容与实际写实的匹配计算。通过对某铁路局安监人员工作计划与写实文本数据的实验分析,得出BiLSTM-CRF算法针对各命名实体均有90%以上的准确率,人员计划与写实匹配准确度为83%。实验证明,利用BiLSTM-CRF算法与概念相似度结合的文本计算方法进行人员履职分析具有可行性,也可为铁路领域其他短文本相似性计算提供参考。(本文来源于《铁路计算机应用》期刊2019年10期）
骆明,王含含,盛博,廖安灵[4]（2019）在《基于文本挖掘技术的网络舆情特征研究》一文中研究指出随着互联网时代的到来,新媒体产业发展迅速,移动互联网成为网络舆情传播的主要媒介。而网络通信的日渐发达也给网络社会安全带来了很大的隐患。该文拟通过对在线社交网络中的舆情传播问题进行研究,并对传播数据的进行特征分析,揭示舆情传播的内在规律。该文首先利用Python网络爬虫技术对新浪微博"#温州11岁男孩失联5天#家人重金50万求线索"这一事件的转发数据和评论数据进行了爬取。然后,针对评论数据进行预处理,并利用情感得分算法算出每条评论的情感得分,绘制出情感得分随时间变化的情感极性图,从理论上论证了舆情被证实前后,用户评论的情感极性逐渐由积极变为消极。最后,针对转发数据绘制了转发时间的频率分布直方图,进一步论证了舆情传播的两大特点——高效性和时效性。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年28期）
麦家健,朱凌峰,莫毅宇,陈志刚[5]（2019）在《基于自然语言处理技术的警务情报文本挖掘分析》一文中研究指出在基层警务的日常情报分析中,除了结构化的数据库数据外,还有大量的案件叙述性文本描述数据,如案件卷宗、审讯笔录/口供、简要案情等,且这些文本中还包含着各种重要的线索情报。如何对多源、异构、海量的情报文本数据进行挖掘,提取出重点人员、可疑物品、案发地点等信息,采用科学合理的技术与方法对以上要素进行高效且精准的分析与预测,以提升基层日常情报数据分析与应用能力,是在大数据时代智慧新警务实践的重要课题。(本文来源于《中国安防》期刊2019年09期）
张影[6]（2019）在《基于数据关联与文本挖掘技术的图书馆文献资源开发利用研究》一文中研究指出数据关联与文本挖掘技术为图书馆文献资源开发利用提供了新方法。文章阐述了图书馆文献资源开发利用的现状,阐明应用数据关联与文本挖掘技术的必要性,明确了基于数据关联与文本挖掘技术图书馆文献资源开发利用的4项原则,即持久性原则、重点性原则、主动性原则与价值性原则。并从数据源、文本处理、文本挖掘分析、可视化处理4个方面设计了基于数据关联与文本挖掘技术图书馆文献资源开发利用的流程,提出了构建过程中应注意的问题,以期推动图书馆文献资源的开发与利用。(本文来源于《中国中医药图书情报杂志》期刊2019年04期）
侯丽[7]（2019）在《利用文本挖掘技术拓展学术传播新渠道》一文中研究指出《自然》杂志官网近日发表学者文章，对美国科学家在印度尝试通过数据开采和文本挖掘技术来访问学术资源的途径和方法进行了分析。文中提到，过去一年里，美国数字技术专家卡尔·马拉默德（Carl Malamud）为绕开学术期刊的 “付费墙”，与印度科研人员(本文来源于《中国社会科学报》期刊2019-08-02）
陈博,陈建龙[8]（2019）在《基于文本挖掘和可视化技术的主题自动标引方法——以《英雄格萨尔》为例》一文中研究指出[目的/意义]基于文本挖掘技术自动发现更具代表性的文献内容主题词,通过定位主题词在章节中的具体位置,并基于可视化技术进行主题标引,帮助读者直观高效发现文献主题间的潜在关系。[方法/过程]基于文本挖掘技术深入文献内容层挖掘主题词,并利用可视化工具直观呈现所获信息,在此基础上尝试构建可视化主题自动标引系统,并在格萨尔领域的多个主题中对该系统的自动标引效果进行验证。[结果/结论]研究结果显示,该标引方法在格萨尔领域实现了文献内容级的可视化主题自动标引,快速精准地定位到章节、段落和句子。标引相关信息获取过程直观可视,并且具有交互性,可提升用户体验和参与度。文章以《英雄格萨尔》为例完成系统验证,但该标引方法技术本身无领域限定,可应用于其他领域的文献。(本文来源于《现代情报》期刊2019年08期）
温有奎,温浩,乔晓东[9]（2019）在《让知识产生智慧——基于人工智能的文本挖掘与问答技术研究》一文中研究指出计算机硬件性能的提升和云计算技术的发展提高了科技文献信息检索的速度和多类型数据聚类问题,但检索的对象还不能直接进入文献内容的事实知识,因而难以实现智能化的科技文献大数据知识的问题快速回答和推荐服务功能,由此大数据环境下的科技文献信息浏览方式越来越增加了科技人员获取创新点知识的时间和负担。究其原因有两点,一是科技文献的数据模型是非结构化文本数据结构,二是传统的信息检索系统的数据库不支持非结构化的文本数据结构。这两点制约了科技文献大数据成果与用户问题智能化和自动化回答服务的发展。针对这一问题,本文提出基于科技文献大数据创新点成果的智能挖掘和知识服务研究,首先利用人工智能的思想对科技文献进行创新点成果挖掘,其次建立创新点成果语义知识库,最后建立基于语义知识库的智能推理机的问题答案服务系统,以此探索科技文献大数据服务的浏览模型向问题回答的智能化和自动化方向发展的研究方法。(本文来源于《情报学报》期刊2019年07期）
李光明,潘以锋,周宗萍[10]（2019）在《基于自然语言处理技术的学生管理论坛文本挖掘与分析》一文中研究指出文章针对学生管理论坛学习行为分析需求,基于自然语言处理技术,利用scrapy爬虫框架对中国继教网初中数学学生管理论坛进行文本数据挖掘,开展机器学习环境下的文本挖掘学生学习问题的深入分析。利用论坛师生学习数据信息,探讨数据挖掘在数学学习论坛中具体应用方法,着重针对文本数据建立LDA模型、聚类分析,梳理教学过程中出现的高频词,帮助教育者针对性处理教育问题。(本文来源于《智库时代》期刊2019年29期）
文本挖掘技术论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着近年来我国经济快速发展,档案资源种类数量逐步增多,有必要使用文本挖掘技术对档案资源的内容深入挖掘,使档案资源利用效率提升。本文基于文本挖掘技术,就如何高效率挖掘档案资源的潜在价值展开分析,并提出研究思路,供广大读者参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
文本挖掘技术论文参考文献
[1].白开峰,杨波,魏军.电力文本挖掘技术研究综述[J].电子技术与软件工程.2019
[2].徐晓霞.基于文本挖掘技术的档案资源利用研究[J].办公室业务.2019
[3].李新琴,马小宁,王喆,邹丹,杨连报.基于文本挖掘技术的铁路安监人员履职分析[J].铁路计算机应用.2019
[4].骆明,王含含,盛博,廖安灵.基于文本挖掘技术的网络舆情特征研究[J].电脑知识与技术.2019
[5].麦家健,朱凌峰,莫毅宇,陈志刚.基于自然语言处理技术的警务情报文本挖掘分析[J].中国安防.2019
[6].张影.基于数据关联与文本挖掘技术的图书馆文献资源开发利用研究[J].中国中医药图书情报杂志.2019
[7].侯丽.利用文本挖掘技术拓展学术传播新渠道[N].中国社会科学报.2019
[8].陈博,陈建龙.基于文本挖掘和可视化技术的主题自动标引方法——以《英雄格萨尔》为例[J].现代情报.2019
[9].温有奎,温浩,乔晓东.让知识产生智慧——基于人工智能的文本挖掘与问答技术研究[J].情报学报.2019
[10].李光明,潘以锋,周宗萍.基于自然语言处理技术的学生管理论坛文本挖掘与分析[J].智库时代.2019