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法学文本挖掘和数据挖掘的区别是什么？
文本挖掘
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。
它可以定义为从标准语言文本中提取重要信息的流程。它可以通过文本消息、记录、电子邮件和用普通语言文本编写的文件生成一些数据。文本挖掘通常用于从这些数据中得出有益的见解或模式。
文本挖掘是一种自动方法，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学习的信息，文本挖掘自动化了根据情感、主题和意图定义文本的方法。
有两种方法：过滤和流式处理。过滤可以去除不需要的单词或相关数据。流式处理单词支持关联单词的词根。使用流式处理方法后，每个单词都由其根节点定义。
文本挖掘的主要目标是使用户能够从基于文本的资产中提取信息，并处理检索、提取、摘要、分类（监督）、聚类（无监督）、分割和关联等操作。
数据挖掘
数据挖掘是从存储在存储库中的大量数据中提取有用的新关联、模式和趋势的过程，它使用包括统计和数学技术在内的模式识别技术。它是对事实数据集的分析，以发现意想不到的关系，并以对数据库所有者既合乎逻辑又有帮助的新颖方式总结记录。
它是选择、探索和建模大量信息以查找最初未知的规律或关系的过程，以便为数据库所有者获得清晰且有益的结果。
数据挖掘类似于数据科学。它由一个人在特定情况下针对特定数据集进行，并具有特定目标。此阶段包含多种类型的服务，包括文本挖掘、网络挖掘、音频和视频挖掘、图像数据挖掘和社交媒体挖掘。它通过简单或高度特定的软件完成。
通过外包数据挖掘，所有工作都可以在较低的运营成本下更快地完成。特定公司还可以使用新技术来保存手动难以找到的数据。多个平台上有大量数据可用，但可访问的知识非常有限。
主要的挑战在于分析数据以提取可用于解决问题或公司发展的重要数据。有许多动态工具和技术可用于挖掘数据并从中获得更好的判断。
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