随着网络信息服务和计算机技术的迅速发展和普及，大量结构化和非结构化数据应运而生，尤其是以文本等为代表的非结构化数据，人们力图从海量数据中提取出有效、简洁、精炼和易于理解的知识。
数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程，针对文本类数据的数据挖掘主要有索引建立、实体识别、关键词提取、自动摘要和自动分类等操作过程，而这些过程的实现均需要进行文本处理。所以，面向数据挖掘的文本处理系统需要解决文本抽取、文本分词、索引建立、实体识别、关键词提取、自动摘要和自动分类等多方面的问题。
目前对文本的表示通常采用向量空间模型，即从词汇表中抽取特征词构成一个公共表示空间—向量空间，然后把文档集合中的每一个文档表示在向量空间中。在向量空间模型中，是以单个词为处理对象的。并且，有一个重要的前提假设词与词之间是相互独立的。在这种设计中，由于是以单个词为处理对象，这样就割裂了语言中词与词之间相互关联关系;同样，词与词之间相互独立这一假设也是不成立的。在现实语言中，词与词之间是相互关联的。因此，基于向量空间模型的文档表示，它具有表示不清，文档间易于混淆等缺点。
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数据挖掘技术是近几年新产生的网络技术，可是它的广泛应用性受到了很多公司以及研究人员的喜爱。这些年来，伴随着时间的推移以及网络技术的不断发展大数据挖掘技术不断的被更新，开发，而且在金融、管理、教学等行业中都得到了广泛的应用。我相信随着网络技术的不断发展，大数据挖掘技术的应用面将会越来越广。
你可以是高校老师与学生，用之于报告、论文等各种文本的处理;
你可以是专业计算机、数据分析专家，用之于技术、项目等研发;
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