文本挖掘

python实战（十三）——基于Bert+HDBSCAN的微博热搜数据挖掘众所周知，微博热搜几乎是许多网友的主要新闻来源，上面实时更新着当前最新的社会消息，其时效性甚至比每天晚上播出的新闻联播还要强。这篇文章，我们使用来自Kaggle的《MicroBlog-Hot-Search-Labeled》数据集，对其中的热搜词条文本进行探索性分析，不考虑源数据集中每条文本所带有的标签，通过无监督的方式挖掘一下热搜文本中所包含的有效信息。这一任务需求类似于我们工作中所碰到的各种除了文本之外没有任何其他的辅助信息的数据集，而NLP技术则给了我们能力在这样的数据中去挖掘出有价值的东西。例如在这

叫我：松哥

基于LDA模型的经济金融政策文本研究与分析设计与实现，很详细摘要经济金融政策文本的研究与分析对于理解国家经济发展方向和政策制定逻辑至关重要。近年来，随着信息技术的发展，基于文本的定量分析方法在经济金融领域得到广泛应用。LDA（Latent Dirichlet Allocation）作为一种典型的主题模型，能够有效地从大量政策文本中提取潜在的主题结构，帮助研究者理解和分析政策的核心内容和演变趋势。

TnT-LLM: Text Mining at Scale with Large Language Models相关链接：arxiv 关键字：Large Language Models (LLMs)、Text Mining、Label Taxonomy、Text Classification、Prompt-based Interface

探讨NLP对行业大量数据信息抽取的技术实现通过上述过程，我们成功地应用了NLP平台，实现了商品描述文本中关键信息的提取。这一技术的应用不仅提高了库存管理的效率，还为市场营销策略的制定提供了有力支持，使零售企业能够更好地满足消费者需求，提高市场竞争力。

提升零售行业竞争力的信息抽取技术应用与实践在当今快速发展的零售行业中，沃尔玛、家乐福等大型连锁超市为消费者提供了丰富的日常食品和日用品。为了进一步提升客户体验和优化库存管理，这些零售巨头纷纷开始探索和应用先进的信息抽取技术。