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法律学文本挖掘的技术有哪些？
文本挖掘也称为文本分析。它是将非结构化文本转换为结构化数据以进行简单分析的过程。文本挖掘应用自然语言处理 (NLP)，使机器能够理解人类语言并自动处理它。
文本挖掘是一个自动过程，它使用自然语言处理从非结构化文本中提取有价值的见解。它可以将数据转换为设备可以理解的信息，文本挖掘自动化了根据情感、主题和意图定义文本的过程。
文本挖掘的技术如下：
信息提取 - 信息提取是分析非结构化文本的第一步。它是从非结构化和半结构化设备可读文档中自动提取结构化数据的服务。
摘要 - 此过程的目标是从大量文本文档中提取精确的文本。自动摘要是使用计算机程序减少文本文档以生成摘要的过程，该摘要保留了原始文档的最重要要点。自动数据摘要是机器学习和数据挖掘的一个组成部分。
主题跟踪 - 主题跟踪结构的概念是根据之前的搜索支持用户配置文件，并根据用户配置文件非常有效地猜测其他文档。
文本挖掘是一个自动从非结构化文本数据中提取以前未知的有用数据的领域。它与自然语言处理有着强大的联系。主题跟踪是已创建并可用于文本挖掘过程的技术之一。
分类 - 它是通过插入元数据和分析文档来发现文件主题的过程。此方法查找单词计数，并根据该计数决定文件的主题。在此过程中，文本文档被分类到预定义的类别标签中。
归类 - 文本归类是将预定义的类别分配给自由文本文档的任务。它可以支持文档集的概念视图，并在现实世界中具有重要的软件。
聚类 - 聚类可以被视为最基本无监督学习问题；因此，与其他此类问题一样，它涉及在未标记数据集中发现结构。
概念链接 - 文本挖掘使用概念链接技术来查找相关文档。此机制浏览文档而不是搜索。它提供了链接相关文档的功能。
自然语言处理 - 自然语言不过是人类语言，并用计算机语言进行处理，这种整个交互称为自然语言处理 (NLP)。NLP 的主要目标是设计和形成这样的计算机系统，该系统将检查、理解和生成 NLP。
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