文字探勘 编辑
文字探勘，也被称为文本挖掘、文字采矿、智能文字分析、文字资料探勘或文字知识发现，一般而言，指的是从非结构化的文字中，萃取出有用的重要资讯或知识。文字探勘是一个刚起步的学科领域，它是透过资讯撷取、资料探勘、机械学习、统计学、电脑语言学来达成。大部分的资讯都是以文字储存，因此，文字探勘被认为是有高度的潜在商业价值。
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数位史学，指的是在历史分析、展示、与研究中对数位媒体的应用。数位史学是数位人文学的分支，并被视为计量史学、计量经济史的延伸。数位史学着重于协助网络阅听人接触历史材料，以及以数位方式进行学术研究。数位史学的产出包括数位典藏、线上展览、互动地图、时间轴、音档、虚拟世界等等，这些产出除了协助大众接触历史外，也能协助研究者与史料互动。近期的数位史学计划则专注于创意、协作、科技创新、文字探勘、语料库语言学、三维模型、BIGBANG影视作品列表等领域。使用者透过这些资源，得以快速地发展出新的分析，并与既有的分析连结，甚至延伸既有的分析。
文本挖掘有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息。高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程 ，产生结构化数据，并最终评价和解释输出。'高品质'的文本挖掘通常是指某种组合的相关性，新颖性和趣味性。典型的文本挖掘方法包括文本分类，文本聚类，概念/实体挖掘，生产精确分类，观点分析，文档摘要和实体关系模型 。
文本分析包括了信息检索、词典分析来研究词语的频数分布、模式识别、标签\注释、信息抽取，数据挖掘技术包括链接和关联分析、可视化和预测分析。本质上，首要的任务是，通过自然语言处理和分析方法，将文本转化为数据进行分析。
文本挖掘有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息。高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程 ，产生结构化数据，并最终评价和解释输出。'高品质'的文本挖掘通常是指某种组合的相关性，新颖性和趣味性。典型的文本挖掘方法包括文本分类，文本聚类，概念/实体挖掘，生产精确分类，观点分析，文档摘要和实体关系模型 。
文本分析包括了信息检索、词典分析来研究词语的频数分布、模式识别、标签\注释、信息抽取，数据挖掘技术包括链接和关联分析、可视化和预测分析。本质上，首要的任务是，通过自然语言处理和分析方法，将文本转化为数据进行分析。
文本挖掘有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息。高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程 ，产生结构化数据，并最终评价和解释输出。'高品质'的文本挖掘通常是指某种组合的相关性，新颖性和趣味性。典型的文本挖掘方法包括文本分类，文本聚类，概念/实体挖掘，生产精确分类，观点分析，文档摘要和实体关系模型 。
文本分析包括了信息检索、词典分析来研究词语的频数分布、模式识别、标签\注释、信息抽取，数据挖掘技术包括链接和关联分析、可视化和预测分析。本质上，首要的任务是，通过自然语言处理和分析方法，将文本转化为数据进行分析。