《中文数据库检索》课件

中文数据库检索课程介绍课程目标课程内容掌握中文数据库检索的基本理论和技术中文分词、中文数据库建库、中文检索模型、中文关键词提取、中文文本分类、中文信息抽取、中文信息推荐、中文问答系统、能够使用中文数据库检索工具进行数据检索和分析中文数据可视化、中文数据清洗、中文数据预处理、中文数据挖掘为什么学习中文数据库检索？信息爆炸时代挖掘中文信息价值互联网时代信息爆炸，中文数据中文数据库检索可帮助我们从海量庞大，需要高效检索工具量数据中提取有价值的信息，并进行分析和应用推动中文信息化发展掌握中文数据库检索技术，有助于推动中文信息化建设，促进中文信息的传播和利用中文数据处理的特点复杂性多样性12中文文本的复杂性在于其字中文数据来自多种来源，包括形、字义、语法和语义的多样书籍、新闻、博客、社交媒体性，以及大量同音字、多义词等，数据格式和质量不一，需和成语的存在，给数据处理带要进行规范化和清洗来了挑战动态性3中文语言不断发展变化，新词语和新用法不断涌现，需要及时更新数据处理模型和算法中文分词的基本原理识别词边界1将连续的字符序列切分成具有语义意义的词语处理歧义2例如中国人民银行可以切分为中国人民银行或者中国人民银行“”“/”“/”考虑语境3根据上下文信息，选择最合理的词语切分方案中文分词算法基于词典的方法基于统计的方法基于机器学习的方法使用预先构建的词典进行分词优点是速利用词语出现的频率和上下文信息进行分使用机器学习模型进行分词优点是能够度快，准确率较高缺点是难以识别未登词优点是能够识别未登录词缺点是训利用大量数据进行训练，准确率较高缺录词练数据量较大，计算复杂点是模型训练时间较长中文分词工具结巴分词THULAC StanfordCoreNLP支持多种分词模式，包括精确模式、搜索由清华大学自然语言处理实验室推出，支由斯坦福大学开发的自然语言处理工具引擎模式和全模式，并提供自定义词典功持多种分词模式，并提供词性标注功能包，包含中文分词、词性标注、命名实体能识别等功能中文数据库建库原则规范化一致性12统一编码格式，例如使用保持数据结构和字段定义的一编码致性，例如使用相同的日期格UTF-8式完整性3确保数据完整性，例如使用约束和校验规则中文索引结构倒排索引前缀树哈希表将文档中的词语作为索引，并记录每个词用于存储和查找字符串，可以有效地处理快速查找词语的索引，提高中文检索速语在哪些文档中出现中文分词后的词语度中文检索模型布尔检索模型基于关键词匹配，支持逻辑运算符向量空间检索模型将文本表示成向量，根据向量相似度进行检索语言模型根据语言模型计算文本的概率，进行检索布尔检索模型基本原理优点缺点布尔检索模型使用布尔运算（、布尔检索模型简单易懂，易于实现，并布尔检索模型难以处理自然语言查询，AND、）来匹配查询词语和文档它且能有效地处理简单查询并且无法对查询结果进行排序OR NOT将文档表示为一组关键词，并根据查询词语与文档中关键词的匹配情况来确定文档的相关性向量空间检索模型文本表示相似度计算将文本转换为向量，每个维度代通过计算向量之间的相似度，例表一个词语如余弦相似度，来判断文本之间的相关性检索排序根据相似度对检索结果进行排序，相似度越高的文本排在越前面语言模型统计语言模型神经网络语言模型基于概率统计的方法，通过分析大量文本数据来学习语言的规利用神经网络来学习语言的表示，能够更好地捕捉词语之间的语律，并预测下一个词出现的可能性义关系，提高检索效果中文关键词提取自动提取信息浓缩应用广泛从文本中自动识别出最能代表文本主关键词可以概括文本的主要内容，方关键词提取在文本分类、搜索引擎、题和内容的关键词，无需人工干预便快速了解文本信息信息推荐等领域应用广泛中文文本聚类相似文本分组聚类算法数据分析根据文本内容和语义特征，将相似文本聚常见的聚类算法包括、层次聚类用于发现文本中的主题、类别和趋势K-Means集成簇等中文文本分类主题分类情感分析将文本划分为不同的主题类识别文本的情感倾向，例如正别，例如新闻、体育、娱乐面、负面、中性等等类别预测预测文本所属的类别，例如垃圾邮件、新闻报道、用户评论等中文信息抽取识别关键信息结构化数据应用场景自动识别文本中的关键信息，例如人将非结构化文本转换为结构化的数据，新闻摘要、舆情监测、知识图谱构建、物、地点、时间、事件、关系等便于分析和利用自动问答等领域中文信息推荐个性化推荐搜索结果推荐社交媒体推荐根据用户的兴趣和历史行为，提供个性化在搜索结果页面中推荐相关或热门内容，在社交媒体平台上推荐用户可能感兴趣的的推荐结果提高用户体验帖子、朋友和话题中文问答系统自然语言理解信息检索答案生成中文问答系统需要理解自然语言，才系统需要从海量的中文数据中快速检系统需要根据检索到的信息，生成简能准确识别问题并找到答案索出相关信息，并进行精准匹配明扼要的答案，并进行自然语言表达中文数据可视化将中文数据转化为图表、地图等可视化形式，帮助用户更好地理解数据，发现数据背后的规律和趋势常用的中文数据可视化工具包括、、等Echarts D

3.js Tableau中文数据清洗数据去重缺失值处理12去除重复数据，确保数据完整补全缺失数据，避免数据偏差性和一致性和错误分析数据规范化异常值处理34统一数据格式和标准，提高数识别并处理异常数据，避免数据质量和可读性据分析误差中文数据预处理数据清洗数据转换数据规范化去除数据中的噪声和错误，例如重复数将数据转换为适合检索和分析的格式，将数据转换为统一的标准，例如将所有据、缺失值、异常值等例如将文本数据转换为数字数据日期格式转换为统一的格式中文数据挖掘从海量中文数据中提取有价值的信息和模式分析数据趋势，发现规律，为决策提供支持优化产品和服务，提升用户体验中文自然语言处理工具1jieba2SnowNLP3THULAC一个流行的中文分词库，支持多种一个基于的中文自然语言处清华大学自然语言处理实验室开发Python分词模式，并提供词性标注功能理库，提供分词、词性标注、情感的中文分词工具，以高精度和速度分析等功能著称中文数据库应用案例中文数据库在各种应用场景中发挥着重要作用，例如:•电商平台:产品搜索、推荐系统•社交媒体:用户数据分析、内容推荐•新闻网站:新闻检索、个性化推荐•医疗保健:医疗信息管理、疾病诊断•金融服务:风险管理、欺诈检测主流中文数据库概述MySQL PostgreSQL开源关系型数据库管理系统支持开源对象关系型数据库管理系统支字符集，可存储中文数据提持多语言，包括中文提供全文索UTF-8供中文排序、全文检索等功能引、词干提取等功能MongoDB Elasticsearch开源文档型数据库管理系统支持中开源分布式搜索和分析引擎支持中文，可存储中文数据提供中文分文，提供中文分词、同义词、词干提词、全文检索等功能取等功能中文支持MySQL字符集排序规则支持多种字符集，包括提供多种排序规则，可以MySQL MySQL，等，可以存储按照不同的中文排序顺序进行数UTF-8GB2312和检索中文数据据排序函数包含一些函数，可以对中文文本进行处理，例如字符串长度、截MySQL取、查找等中文支持PostgreSQL数据库中文查询中文文档PostgreSQL是一个功能强大、开源的关您可以使用中文作为数据库存储和查询语提供丰富的中文文档和社区PostgreSQL PostgreSQL系型数据库管理系统，提供广泛的语言支言，方便地进行中文数据的检索和分析资源，方便您学习和使用中文功能持，包括中文中文支持MongoDB文档模型分词索引全文检索采用文档模型，支持格支持使用中文分词器进行索的全文检索功能可以帮助用户MongoDB JSONMongoDB MongoDB式存储，方便处理中文文本数据引，可以提高中文检索效率快速找到包含特定中文关键词的文档中文支持Elasticsearch分词器分析器索引配置提供内置的中文分词支持自定义分析器，允许用户根据特可以通过索引配置指定中文分词器和Elasticsearch器，如分词器和分词器，定需求调整分词和词干提取逻辑，以分析器，确保索引过程能正确地处理IK SmartCN可以有效地处理中文文本优化中文检索效果中文文本课程总结通过本课程的学习，您将掌握中文数据库检索的核心概念和技术理解中文数据处理的特学习主流中文数据库12点掌握、、MySQL PostgreSQL掌握中文分词、索引、检索模和等MongoDB Elasticsearch型等关键技术数据库的中文支持掌握中文数据分析技术3了解中文关键词提取、文本分类、聚类、信息抽取等技术习题与讨论本课程结束后，我们将进行一些练习题，以巩固所学知识同时，我们也会进行一些讨论，分享学习心得和经验欢迎大家积极参与！。