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法律學文字挖掘的技術有哪些？
文字挖掘也稱為文字分析。它是將非結構化文字轉換為結構化資料以進行簡單分析的過程。文字挖掘應用自然語言處理 (NLP)，使機器能夠理解人類語言並自動處理它。
文字挖掘是一個自動過程，它使用自然語言處理從非結構化文字中提取有價值的見解。它可以將資料轉換為裝置可以理解的資訊，文字挖掘自動化了根據情感、主題和意圖定義文字的過程。
文字挖掘的技術如下：
資訊提取 - 資訊提取是分析非結構化文字的第一步。它是從非結構化和半結構化裝置可讀文件中自動提取結構化資料的服務。
摘要 - 此過程的目標是從大量文字文件中提取精確的文字。自動摘要是使用計算機程式減少文字文件以生成摘要的過程，該摘要保留了原始文件的最重要要點。自動資料摘要是機器學習和資料探勘的一個組成部分。
主題跟蹤 - 主題跟蹤結構的概念是根據之前的搜尋支援使用者配置檔案，並根據使用者配置檔案非常有效地猜測其他文件。
文字挖掘是一個自動從非結構化文字資料中提取以前未知的有用資料的領域。它與自然語言處理有著強大的聯絡。主題跟蹤是已建立並可用於文字挖掘過程的技術之一。
分類 - 它是透過插入元資料和分析文件來發現檔案主題的過程。此方法查詢單詞計數，並根據該計數決定檔案的主題。在此過程中，文字文件被分類到預定義的類別標籤中。
歸類 - 文字歸類是將預定義的類別分配給自由文字文件的任務。它可以支援文件集的概念檢視，並在現實世界中具有重要的軟體。
聚類 - 聚類可以被視為最基本無監督學習問題；因此，與其他此類問題一樣，它涉及在未標記資料集中發現結構。
概念連結 - 文字挖掘使用概念連結技術來查詢相關文件。此機制瀏覽文件而不是搜尋。它提供了連結相關文件的功能。
自然語言處理 - 自然語言不過是人類語言，並用計算機語言進行處理，這種整個互動稱為自然語言處理 (NLP)。NLP 的主要目標是設計和形成這樣的計算機系統，該系統將檢查、理解和生成 NLP。
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