基于SWOT分析的非结构化数据文本分类算法

摘要

知识抽取为决策者提供决策支持,并向跨领域的分析人员提供有针对性的信息,已经变得越来越必要。“大数据”大约90%是非结构化数据,这使得采用传统工具来挖掘和分析信息变得越来越困难。文本挖掘首先需要将非结构化数据转化为结构化数据以发现知识。使用分类算法智能地挖掘文本,在文献分析中得到广泛的研究。研究主要调查在挖掘非结构化数据的过程中所采用的文本分类算法,并从各分类算法的优势、劣势、机会和威胁(SWOT)方面对其使用趋势进行结论性的分析。主要针对情感分析这一典型的文本分类任务的应用领域进行探讨。