什么是概念挖掘？(concept mining?)
概念挖掘是一个专注于提取文档中发现的想法和概念的过程。这种方法与文本挖掘有些相似，主要区别在于挖掘文本的重点是提取信息而不是想法。概念挖掘在许多应用中都很有用，包括对软件程序的评估，以及在计算机科学中通常被归类为人工智能学科一部分的各种应用中。
概念挖掘可以用于任何类型的文档，无论它们是如何格式化的。此策略适用于较小的文档，但对于较长的文档尤其有效，因为可以在文档过程中提取想法。这与提取文本的特定部分形成对比，特别是如果提取部分中包含的单词可能根据使用的上下文具有不同的含义。由于概念挖掘将整个文本视为一个整体，因此根据文档的整体流程收集意图和含义的能力增强了。
概念挖掘的实际应用包括能够扫描公司数据库中包含的多个文档，并根据类似文档中发现的概念将它们关联起来。这有助于实现以文本挖掘或其他形式的数据挖掘无法实现的方式交叉引用大量文档的能力。公司通常会将此方法与其他策略结合使用，以便安排最高效、最全面的流程，以尽可能减少延迟地访问相关文档。
虽然概念挖掘的思想已经存在了几十年，但随着各种规模和类型的公司和机构更多地依赖电子数据而不是纸质文档，这一过程变得越来越重要。为此目的，开发可定制的软件应用程序，以便从概念角度考虑各种文档之间的关系也变得越来越普遍。大多数这些软件程序都配置为允许一定程度的直观活动，作为识别文本中的概念和查找与其他文档的逻辑连接的手段。当概念挖掘得到有效管理时，这种文档组织和检索方法可以极大地提高最大限度地利用存储中的文档的能力，并使想法和相关任务的检索更快、更容易。
- 发表于 2021-12-13 11:29
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