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文檔簡介
1、數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展使得大量信息涌現(xiàn)在人們面前,尤其是通過網(wǎng)絡(luò)傳播的電子信息。人們開始面臨這樣一個(gè)問題:信息利用率低,快速瀏覽海量信息難。如何快速有效的從大量信息中獲取可用數(shù)據(jù)開始變得重要。實(shí)際上,人們無法通過閱讀所有的電子信息來獲取需要的信息進(jìn)行分析,傳統(tǒng)的信息獲取技術(shù)只是簡單的、非智能的查找,迫切需要信息壓縮提煉工具來高效獲取信息。而隨著文本挖掘技術(shù)的發(fā)展,人們擁有了更多的信息獲取方法和途徑,尤其是文本解析、碎片化和信息檢索技術(shù)。
2、> 本文所闡述的行業(yè)文獻(xiàn)自動(dòng)分析系統(tǒng)就是以文本挖掘主流程為主線來進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的,論文提出了使用pdf2htmlEX碎片化PDF文檔的方案;采用tesseract-OCR解決其不能解析圖片文字的限制;并通過對文本集進(jìn)行解析、分詞處理、結(jié)構(gòu)化分析和存儲(chǔ),最后實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵字抽取和帶標(biāo)注瀏覽。本文的研究重點(diǎn)側(cè)重于文本解析、中文分詞、信息檢索和關(guān)鍵字提取技術(shù)上,系統(tǒng)采用兼容了MyEclipse的EOS開發(fā)平臺(tái)開發(fā),構(gòu)建的主要模塊有:文本管理模塊、
3、文本解析模塊、文本分析模塊和展示模塊。最終得到一個(gè)關(guān)鍵字列表,用戶可檢索或直接在列表中點(diǎn)擊瀏覽文獻(xiàn)。
本文對文本挖掘技術(shù)做了一定程度的總結(jié)歸納,對文檔解析技術(shù)做了較為細(xì)致的研究;對目前流行的JAVA中文分詞器做了對比實(shí)驗(yàn)并得出了相關(guān)結(jié)論;并對它們與Lucene的兼容性能做了比較實(shí)驗(yàn)和分析;對Ansj分詞器和Lucene實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵字提取做了對比分析。本系統(tǒng)通過對PDF文件的解析,抽取PDF文本信息,通過結(jié)構(gòu)分析和碎片化、分詞索引
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