文本挖掘关键词提取（文本关键词提取工具）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于文本挖掘关键词提取的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、北京的网络舆情监控

• 2、数据库的数据检索和 搜索引擎的信息检索的不同点是什么？需要解决的核心问题和核心技术有何不同？

• 3、关键词时区图关键词的背景图怎么改

• 4、微软小冰智能聊天是如何实现的

一、北京的网络舆情监控

有朋友在一个叫人民在线的公司工作，这个公司是互联网舆情监测领域的专家，就在北京。详细介绍如下：

北京人民在线网络有限公司（以下简称“人民在线”）是人民网控股，人民网与证券时报合资的信息增值服务机构，由人民网总裁何加正先生出任董事长。人民在线以互联网为圆心结合多种媒体资源和形式，面向政府机关、事业单位以及大型企业，提供舆情监测、数据分析、顾问咨询等多方位信息服务。

人民在线相关舆情研究机构和品牌：

专业的舆情监测平台

人民日报社自2006年起就开始逐步探索网络舆情监测研究课题，并于2008年正式组建人民日报社网络中心（人民网）舆情监测室，人民日报社网络中心（人民网）舆情监测室是国内最早从事互联网舆情监测、研究的专业机构之一。拥有具备舆论传播学、社会学、经济学、公共管理等背景的舆情研究分析人员数十名，并邀请了国务院新闻办网络局、中国社科院社会学所、清华大学传播学院等部门的领导和专家学者做为顾问，已初步形成了一套较完整的舆情监测理论体系、工作方法、作业流程和应用技术。

监测室承担了很多非常重要的舆情研究工作，主要有中国社科院年度《社会蓝皮书》网络舆情课题（2007年起）、《文化蓝皮书》课题（2008年起）、清华大学年度《传媒蓝皮书》课题（2008年起），国家科技技术部“科技舆情监测与形象传播研究”国家软科学重大项目等，同时长期为国务院新闻办网络局提供网络舆情分析基础信息。

人民网舆情频道

人民网舆情频道（http://yq.people.com.cn）正式运营于北京奥运会前夕，是官方主流媒体中第一个舆情专业频道，由人民在线全面制作和维护。频道包括每日论坛热帖排行、论坛热点词汇排行、热点舆情专题、舆情研究、舆情案例库等栏目，为读者及时提供网络社区、论坛、博客中的舆情热点，经过近一年的运营，已经具备一定的业内知名度。

“舆情会商室”访谈

奥运会期间，人民在线在舆情频道上推出了“舆情会商室”访谈栏目，邀请社会学、传播学等方面的专家定期与网民就舆情热点问题在线交流，已经举办69场，邀请专家170余位参与会商，取得了较好的反响，最高一期点击量超过8.5万次。

“舆情会商室”为舆情频道汇集了人气，很多参与嘉宾通过各种途径发表、转载了访谈内容，也进一步扩大了“舆情会商室”和舆情频道的知名度。

《网络舆情》内参

《网络舆情》内参由人民日报主管、人民网主办的国内唯一一份有国家正式刊号以网络信息为主要内容、反映网络民意和动向的舆情杂志，一周双刊，国家正式刊号（CN11-5803/D）。

《网络舆情》内参旨在帮助领导干部“读网”，梳理和客观呈现互联网上的热点舆情以及多种意见构成，包括网民对党和政府方针政策的反馈，对地方施政和行业发展的评价，互联网上的社会思潮，专家对改革开放和现代化进程的见解，关注各地突发事件的网络舆论形成路径，总结政府危机管理、媒体关系的得失。帮领导干部读网，了解当前热点舆情、事件，不仅能让领导干部开拓视野，还可以在问责制时代为领导干部提供参考。

多年积累的舆情分析经验，领先的网络信息监测技术，专家级的舆情监测团队，科学完整的舆情评价体系，多角度、全方位的舆情服务和产品，是我们服务的品质保障。

权威，极具影响力

人民网有数百家合作媒体，读者覆盖200多个国家和地区。

丰富的数据、信息来源

人民日报的报系下的信息资源和合作媒体资源

信息覆盖面全

监测信息不仅包括传统媒体，还包括全国有影响力的20多家网络社区、BBS、和众多名人博客。

信息及时准确

监测平台对信息源进行24小时自动监控、信息处理，经人工审校，去除干扰信息，保证了信息的及时准确性。

差异化个性服务

为用户提供地区形象、机构公司形象、个人形象以及媒体舆情等监测定制服务。

优质的服务品质

领先的技术，专家级的团队，丰富的经验，认真的工作态度，更能提供优质的服务。

二、数据库的数据检索和 搜索引擎的信息检索的不同点是什么？需要解决的核心问题和核心技术有何不同？

信息检索不等于搜索引擎。

互联网的发展明显地促进了信息检索技术的发展和应用，一大批搜索引擎产品诞生，为网民提供了很好的快速信息获取和网络信息导航工具，但是将信息检索等同于使用搜索引擎就陷入了误区。搜索引擎技术中也普遍采用了全文信息检索技术，但互联网信息搜索和企业信息搜索是不同的。

一是数据量。传统信息检索系统一般索引库规模多在GB级，但互联网网页搜索需要处理几千万上亿的网页，搜索引擎的基本策略都是采用检索服务器群集，对大多数企业应用是不合适和不必要的，并不适用于企业应用。

二是内容相关性。信息太多，查准和排序就特别重要，Google等搜索引擎发展了网页链接分析技术，根据互联网上网页被连接次数作为重要性评判的依据。但企业网站内部的网页链接由网站内容采编发布系统决定，其链接次数存在偶然因素，不能作为判别重要性的依据。真正的企业应用的检索要求基于内容的相关性排序，就是说，和检索要求最相关的信息排在检索结果的前面，链接分析技术此种排序基本不起作用。

三是实时性。搜索引擎的索引生成和检索服务是分开的，周期性更新和同步数据，大的搜索引擎的更新周期需要以周乃至月度量；而企业信息检索需要实时反映内外信息变化，搜索引擎系统机制并不能适应企业中动态性数据增长和修改的要求。

四是安全性。互联网搜索引擎都基于文件系统，但企业应用中内容一般均会安全和集中地存放在数据仓库中以保证数据安全和管理的要求。

五是个性化和智能化。由于搜索引擎数据和客户规模的限制，相关反馈、知识检索、知识挖掘等计算密集的智能技术很难应用，而专门针对企业的信息检索应用能在智能化和个性走得更远。

（InformationRetrieval），通常指文本信息检索，包括信息的存储、组织、表现、查询、存取等各个方面，其核心为文本信息的索引和检索。从历史上看，信息检索经历了手工检索、计算机检索到目前网络化、智能化检索等多个发展阶段。

目前，信息检索已经发展到网络化和智能化的阶段。信息检索的对象从相对封闭、稳定一致、由独立数据库集中管理的信息内容扩展到开放、动态、更新快、分布广泛、管理松散的Web内容；信息检索的用户也由原来的情报专业人员扩展到包括商务人员、管理人员、教师学生、各专业人士等在内的普通大众，他们对信息检索从结果到方式提出了更高、更多样化的要求。适应网络化、智能化以及个性化的需要是目前信息检索技术发展的新趋势。

信息检索技术的热点

◆智能检索或知识检索

传统的全文检索技术基于关键词匹配进行检索，往往存在查不全、查不准、检索质量不高的现象，特别是在网络信息时代，利用关键词匹配很难满足人们检索的要求。智能检索利用分词词典、同义词典，同音词典改善检索效果，比如用户查询“计算机”，与“电脑”相关的信息也能检索出来；进一步还可在知识层面或者说概念层面上辅助查询，通过主题词典、上下位词典、相关同级词典，形成一个知识体系或概念网络，给予用户智能知识提示，最终帮助用户获得最佳的检索效果，比如用户可以进一步缩小查询范围至“微机”、“服务器”或扩大查询至“信息技术”或查询相关的“电子技术”、“软件”、“计算机应用”等范畴。另外，智能检索还包括歧义信息和检索处理，如“苹果”，究竟是指水果还是电脑品牌，“华人”与“中华人民共和国”的区分，将通过歧义知识描述库、全文索引、用户检索上下文分析以及用户相关性反馈等技术结合处理，高效、准确地反馈给用户最需要的信息。

◆知识挖掘

目前主要指文本挖掘技术的发展，目的是帮助人们更好的发现、组织、表示信息，提取知识，满足信息检索的高层次需要。知识挖掘包括摘要、分类（聚类）和相似性检索等方面。

自动摘要就是利用计算机自动地从原始文献中提取文摘。在信息检索中，自动摘要有助于用户快速评价检索结果的相关程度，在信息服务中，自动摘要有助于多种形式的内容分发，如发往PDA、手机等。相似性检索技术基于文档内容特征检索与其相似或相关的文档，是实现用户个性化相关反馈的基础，也可用于去重分析。自动分类可基于统计或规则，经过机器学习形成预定义分类树，再根据文档的内容特征将其归类；自动聚类则是根据文档内容的相关程度进行分组归并。自动分类（聚类）在信息组织、导航方面非常有用。

◆异构信息整合检索和全息检索

在信息检索分布化和网络化的趋势下，信息检索系统的开放性和集成性要求越来越高，需要能够检索和整合不同来源和结构的信息，这是异构信息检索技术发展的基点，包括支持各种格式化文件，如TEXT、HTML、XML、RTF、MSOffice、PDF、PS2/PS、MARC、ISO2709等处理和检索；支持多语种信息的检索；支持结构化数据、半结构化数据及非结构化数据的统一处理；和关系数据库检索的无缝集成以及其他开放检索接口的集成等。所谓“全息检索”的概念就是支持一切格式和方式的检索，从目前实践来讲，发展到异构信息整合检索的层面，基于自然语言理解的人机交互以及多媒体信息检索整合等方面尚有待取得进一步突破。

另外，从工程实践角度，综合采用内存和外部存储的多级缓存、分布式群集和负载均衡技术也是信息检索技术发展的重要方面。

随着互联网的普及和电子商务的发展，企业和个人可获取、需处理的信息量呈爆发式增长，而且其中绝大部分都是非结构化和半结构化数据。内容管理的重要性日益凸现，而信息检索作为内容管理的核心支撑技术，随着内容管理的发展和普及，亦将应用到各个领域，成为人们日常工作生活的密切伙伴。

信息检索起源于图书馆的参考咨询和文摘索引工作，从19世纪下半叶首先开始发展，至20世纪40年代，索引和检索成已为图书馆独立的工具和用户服务项目。

随着1946年世界上第一台电子计算机问世，计算机技术逐步走进信息检索领域，并与信息检索理论紧密结合起来；脱机批量情报检索系统、联机实时情报检索系统相继研制成功并商业化，20世纪60年代到80年代，在信息处理技术、通讯技术、计算机和数据库技术的推动下，信息检索在教育、军事和商业等各领域高速发展，得到了广泛的应用。Dialog国际联机情报检索系统是这一时期的信息检索领域的代表，至今仍是世界上最著名的系统之一。

搜索引擎工作流程

互联网是一个宝库，搜索引擎是打开宝库的一把钥匙。然而，绝大多数网民在搜索引擎的相关知识及使用技巧上能力不足。国外的一次调查结果显示，约有71%的人对搜索的结果感到不同程度的失望。作为互联网的第二大服务，这种状况应该改变。

互联网的迅速发展，导致了网上信息的爆炸性增长。全球目前的网页超过20亿，每天新增加730万网页。要在如此浩瀚的信息海洋里寻找信息，就像“大海捞针”一样困难。搜索引擎正是为了解决这个“迷航”问题而出现的技术。

搜索引擎的工作包括如下三个过程：

1.在互联中发现、搜集网页信息；

2.对信息进行提取和组织建立索引库；

3.再由检索器根据用户输入的查询关字，在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并将查询结果返回给用户。

发现、搜集网页信息

需要有高性能的“网络蜘蛛”程序（Spider）去自动地在互联网中搜索信息。一个典型的网络蜘蛛工作的方式，是查看一个页面，并从中找到相关信息, 然后它再从该页面的所有链接中出发，继续寻找相关的信息，以此类推，直至穷尽。网络蜘蛛要求能够快速、全面。网络蜘蛛为实现其快速地浏览整个互联网，通常在技术上采用抢先式多线程技术实现在网上聚集信息。通过抢先式多线程的使用，你能索引一个基于URL链接的Web页面，启动一个新的线程跟随每个新的URL链接，索引一个新的URL起点。当然在服务器上所开的线程也不能无限膨胀，需要在服务器的正常运转和快速收集网页之间找一个平衡点。在算法上各个搜索引擎技术公司可能不尽相同，但目的都是快速浏览Web页和后续过程相配合。目前国内的搜索引擎技术公司中，比如百度公司的网络蜘蛛采用了可定制、高扩展性的调度算法使得搜索器能在极短的时间内收集到最大数量的互联网信息，并把所 获得的信息保存下来以备建立索引库和用户检索。

索引库的建立

关系到用户能否最迅速地找到最准确、最广泛的信息，同时索引库的建立也必须迅速，对网络蜘蛛抓来的网页信息极快地建立索引，保证信息的及时性。对网页采用基于网页内容分析和基于超链分析相结合的方法进行相关度评价，能够客观地对网页进行排序，从而极大限度地保证搜索出的结果与用户的查询串相一致。新浪搜索引擎对网站数据建立索引的过程中采取了按照关键词在网站标题、网站描述、网站URL等不同位置的出现或网站的质量等级等建立索引库，从而保证搜索出的结果与用户的查询串相一致。

本文来自CSDN博客，转载请标明出处：http://blog.csdn.net/xdtech/archive/2009/09/22/4579795.aspx

三、关键词时区图关键词的背景图怎么改

关键词时区图关键词的背景图怎么改

甄永072

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CiteSpace有一个亮点就是将时间因素加入到了知识图谱的绘制之中。先划分时间段，然后再合并起来一起分析，如关键词时区图，有些文章将其命名为主题演化图，其实不太合适，该图本质呈现的是关键词的一种演化关系，而不是主题的演化。

主题演化应该是主题间的关系，如TE软件所做出的科学主题演化图，或者利用ST软件分时间区间做的战略坐标(主题类型的划分)，见下图。

本文主要讲解一下CiteSpace绘制的关键词时区图，即关键词的时区图是怎么生成的，其他高级图谱以后再讲。

上图的数据集时间区间是1998-2018

圆圈

图中的每一个圆圈代表一个关键词，该关键词是在分析的数据集中首次出现的年份【注意:是此数据集中首次出现，并不是关于此主题的所有数据中】。

关键词一旦出现，将固定在首次出现的年份，尽管之后论文里仍会出现该关键词，图中将不再显示，只会在最早出现的年份显示。

如果后来的年份又出现了该关键词，那么该关键词会在首次出现的位置频次加1，出现几次，频次就增加几次。所以就可以解释为什么1998年，文献量很少，而关键词“数据管理”和“高校图书馆”圆圈这么大的原因了。

因为，之后论文关键词中出现的“数据管理”和“高校图书馆”均在1998年进行了累加。

此种方法合不合理呢？

如果一个关键词在1998年出现一次，之后几年没出现，而在2012年出现了80次，那么软件会把该关键词归到1998年，显然结果是不合理的，因为存在异常情况。当然，既然是异常，现实情况出现几率不是很大。

该图显示的仅仅是目标领域关键词首次出现的时间和从整体视角来看的研究热点（研究热点通过关键词频次显示，但是CiteSpace统计的频次是阈值裁剪后的频次，并不是总频次，见推文：CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析与注意事项）。

该图无法反映这些热点（关键词）的大致年份分布，如果需要反映研究热点的平均年份分布此时CiteSpace就无能为力了，需要借助COOC或VOSviewer软件进行图谱绘制，其中COOC也可以绘制时区图，具体见下文。

线条

圆圈代表着关键词，线条代表着关键词之间的联系。但在该图中线条存在的意义并不大，不是我们分析的重点。

这里的线条就是关键词之间的共现关系。

例如1998年的“数据管理”和2008年的“科学数据管理”同时出现在了2008年的某一篇论文中，那么“数据管理”和“科学数据管理”之间便存在一条联系，这条线从1998年连到了2008年。

连线表示两关键出现在同一篇或多篇文章中。

总结：

时区图中的每个时间段均是该时间段的所有新出现的关键词，如果与前期关键词共同出现在同一篇文章中将会用线联系起来，前期关键词频次加1，圆圈变大，从而生成此图。该图确实能够从整体上反映研究路径的变化，但如果想要更全面的反映路径变化还需要结合关键词加权时区图、逐年关注度变化、逐年增长率变化和时间加权研究热点变化等图。当然我们也可以逐年统计关键词的变化趋势，来反映研究热点的变化，如SE软件绘制的关键词演进图。

存在的问题1

CieSpace绘制的时区图有一个问题，就是每个时间区间展示的关键词数不能太多，否则图就会很乱，比如本文开头我们做的图，虽然看着挺不错的，但是每个时间区间所展示的关键词数有限（PS.这张图竟被很多人盗用，用于他们的宣传），特别是最新出现的关键词由于频次相对较低，无法在图中显示出来，使我们无法挖掘出最新的前沿。

上文说了，在时区图中线条存在的意义并不大，不是我们分析的重点。所以我们可以利用COOC软件的时区图功能进行绘制，虽然COOC做出的时区图没有CiteSpace好看，但其展示的每年关键词数以及最前沿关键词方面优于CiteSpace，见下图。

该图也是关键词时区图，但是其可以全面反映更多的关键词以及最新关键词，而不仅仅是那些高频关键词。

存在的问题2

这里还存在一个十分严重的问题，很多CiteSpace新手甚至老手都不知道，导致已经发表的很多论文存在问题。即利用不清洗的数据直接作图会导致关键词首次出现时间错误。

因为随着网络首发的推广，很多最新的论文缺失年份信息，而CiteSpace会把缺失年份的论文默认设置为1900年，导致出错。

下面，我们先来了解下网络首发出版模式。网络首发出版模式对文献计量的影响不容低估！

什么时网络首发？

网络首发论文被认定为正式出版论文。经编辑部和《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社审核，可在中国知网提前在线发布。案例图如下：

网络首发的好处？

发表时间不受纸刊限制，出版容量也突破了传统纸刊的束缚。便于研究成果快速传播和使用。

网络首发对文献计量的影响？

【1】重复问题

有时知网里同一篇文章会同时出现【网络首发】和【非网络首发】两条题录，导致在做文献计量分析时重复统计，而现有软件没法去重。

【2】时间问题

网络首发题录信息里没有时间，导致做文献计量时出现错误，而现有软件没法解决。COOC软件除外。

做文献计量分析时，以上两个问题一定要注意，否则会出现严重错误。比如，由于网络首发缺失时间，CiteSpace软件会将2022年网络首发的文献默认设置为1900年，而Vosviewer在做时间关键词分析时也不会考虑这种问题。另外，上述软件均没法进行去重。

而很多文献计量的文章（包括已经发表的文章）经常不注意以上两点，不知道自己做的其实是错误的分析。

针对上述两个问题的解决方案：

(1)利用COOC最新版软件去重

(2)利用COOC最新版软件提取，补充时间即可。

最后且最重要的：

做文献计量数据预处理阶段的5大问题，见推文：CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析与注意事项

以后再做文献计量所用的软件应该是COOC+CiteSpace或者COOC+VOSviewer。如果你想做出更好看的网络图谱，还需要结合NSS软件。如果你有一些文本型数据，但是想用CiteSpace、VOSviewer等软件作图，那么你还需要结合TM文本挖掘软件。

四、微软小冰智能聊天是如何实现的

1关键词匹配法:建立一个关键词词库，对用户输入的语句进行关键词匹配，然后调用相应的知识库；

2、基于搜索引擎、文本挖掘和自然语言处理等技术实现：根据一段文本的语义，推测出用户最有可能的意图，然后从海量知识库找出相似度最高的结果；

3、基于深度挖掘和大数据技术来实现。

以上就是关于文本挖掘关键词提取相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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