重磅｜皮皮侠Python文本挖掘技术服务！重磅上限啦！!

文本挖掘技术

1.多文本的频次统计、关联分析和主题聚类

许多文本挖掘应用程序需要总结文本文档，以便对大型文档或某一主题的文档集合做出简要概述，同时对未标注的文本进行分析，从而探究其中的文本主题。皮皮侠提供对文本词频的统计以及可视化，方便更好的展示文本的内容。

2.文本分类以及观点抽取，构建情感词典

皮皮侠提供文本分类的相关方法，以及未知数据的分类进行预测的机器学习方法，可实现对文本（主要针对评论）进行分析，抽取出核心观点，并判断极性(正负面)。如，可用于电商、美食、酒店、汽车等评论进行分析。

3.文本的网络图谱分析

在基于文本挖掘技术的基础之上，可以通过网络分析的技术对单词之间的联系进行分析，从而深度挖掘文本中的潜在内容。

4.用户评论情感分析，编制文本指数或情感指数

皮皮侠可提供文本的情感倾向分析。通过对文本进行情感倾向判断，可以将文本情感分为正向、负向、中性。用于口碑分析、话题监控、舆情分析。

5.文本主题模型（LDA）

皮皮侠提供基于词袋模型以及TF-IDF模型的LDA主题挖掘服务，可以从海量文本中挖掘出潜在主题，方便客户进行进一步的文本分析。

特此说明：该项服务仅为皮皮侠粉丝和会员提供数据分析和处理服务，不提供原始文本数据，希望有需要的科研人员积极联系皮皮侠！

文本数据列表包括等不限于：

（1）历年各级政府工作报告（包括：国家、省级和地市级等，数据格式：PDF和txt）；

（2）历年上市公司年报/招股说明书/社会责任报告数据（包括：沪深上市公司历来的历年年报，数据格式：txt和PDF）；

（3）每天的CCTV新闻联播文本数据（文本类费结构化数据，数据格式是：txt）；

（4）中央银行货币政策研究报告文本

（5）中国各省份党煤报纸文本数据；

（6）各级政府十四五规划报告（国家、省和地级等）

（7）地方政府留言板文本数据（文本数据爬取，txt格式数据）；

（8）PPP项目数据（政企合作型城市基础项目数据）；

（9）中国工商注册企业全信息（极具研究价值且覆盖面广泛泛的中国工商注册企业全信息，涵盖企业的基本信息、重点关注、知识产权、企业发展、经营状况等方面）；

（10）中国专利文本数据（数据总量超2300万的大样本量文本类数据，时间区间为1985-2019年，主体为专利描述 文本信息和专利权利要求文本信息）。