数据分析师Seth Grimes曾指出“80%的商业信息来自非结构化数据，主要是文本数据”，这一表述可能夸大了文本数据在商业数据中的占比，但是文本数据的蕴含的信息价值毋庸置疑。KDnuggets的编辑、机器学习研究者和数据科学家Matthew Mayo就在网站上写了一个有关文本数据分析的文章系列。本文是该系列的第一篇，主要讲述了文本数据分析的大致步骤和框架。以下是论智对原文的编译。
虽然NLP和文本挖掘不是一回事儿，但它们仍是紧密相关的：它们处理同样的原始数据类型、在使用时还有很多交叉。下面我们就来描述一下这些任务的处理步骤。
如今的文本数据量非常之大，许多都是从日常生活中产生的，其中既有结构化的，也有半结构化甚至混乱的数据。我们对此能做什么？事实上，能做的有很多，这取决于你的目标是什么。
文本挖掘还是自然语言处理？
自然语言处理（NLP）关注的是人类的自然语言与计算机设备之间的相互关系。NLP是计算机语言学的重要方面之一，它同样也属于计算机科学和人工智能领域。而文本挖掘和NLP的存在领域类似，它关注的是识别文本数据中有趣并且重要的模式。
但是，这二者仍有不同。首先，这两个概念并没有明确的界定（就像“数据挖掘”和“数据科学”一样），并且在不同程度上二者相互交叉，具体要看与你交谈的对象是谁。我认为通过洞见级别来区分是最容易的。如果原始文本是数据，那么文本挖掘就是信息，NLP就是知识，也就是语法和语义的关系。下面的金字塔表示了这种关系：
另一种区分这两个概念的方法是用下方的韦恩图区分，其中也涉及其他相关概念，从而能更好地表示它们之间重叠的关系。
我们的目的并不是二者绝对或相对的定义，重要的是要认识到，这两种任务下对数据的预处理是相同的。
努力消除歧义是文本预处理很重要的一个方面，我们希望保留原本的含义，同时消除噪音。为此，我们需要了解：
关于语言的知识
关于世界的知识
结合知识来源的方法
除此之外，下图所示的六个因素也加大了文本数据处理的难度，包括非标准的语言表述、断句问题、习惯用语、新兴词汇、常识以及复杂的名词等等。
文本数据科学任务框架
我们能否为文本数据的处理制作一个高效并且通用的框架呢？我们发现，处理文本和处理其他非文本的任务很相似，可以查看我之前写的KDD Process作为参考。
以下就是处理文本任务的几大主要步骤：
1.数据收集
获取或创建语料库，来源可以是邮箱、英文维基百科文章或者公司财报，甚至是莎士比亚的作品等等任何资料。
2.数据预处理
在原始文本语料上进行预处理，为文本挖掘或NLP任务做准备
数据预处理分为好几步，其中有些步骤可能适用于给定的任务，也可能不适用。但通常都是标记化、归一化和替代的其中一种。
3.数据挖掘和可视化
无论我们的数据类型是什么，挖掘和可视化是探寻规律的重要步骤
常见任务可能包括可视化字数和分布，生成wordclouds并进行距离测量
4.模型搭建
这是文本挖掘和NLP任务进行的主要部分，包括训练和测试
在适当的时候还会进行特征选择和工程设计
语言模型：有限状态机、马尔可夫模型、词义的向量空间建模
机器学习分类器：朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络
序列模型：隐藏马尔可夫模型、循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTMs）
5.模型评估
模型是否达到预期？
度量标准将随文本挖掘或NLP任务的类型而变化
即使不做聊天机器人或生成模型，某种形式的评估也是必要的
