1、“.....再利用文本挖掘手段转换为结构化文本，进而发掘新的概念与对应关系。基于的热点工单内容分类过程本文在对热点工单受理内对结果进行调整和再利用。而通过该系统，利用大数据挖掘语义分析技术文本分类等技术。计算时间短，时效性更强，复用性高，更有助于及时决策。热点业务工单业务描述热点业务主要包括停电乱收费抄核收人身伤亡赔偿外界关注等的工单，相互之间可以重复统计。通过对工单的挖掘结果，对热点业务工基于模型的热点业务工单挖掘分析论文原稿空或者格式不正确的工单。其次对工单内容进行分词，即基于这个轻量级的中文分词工具包，对热点工单的内容进行分词。再次建立模型进行文本语义分析......”。

2、“.....把工单受理内容按照乱收费人身伤亡停电外界关注抄核收赔偿等个主题高了用户的满意度。参考文献概念与技术北京机械工业出版社北京人民邮电出版社曾华军机器学习北京机械工业出版社，吕镇超，姬东鸿，吴飞飞基于特征扩展的短文本分类计算机工程与应用，姚全姝，宋志理，彭程基于模型的优势如下还有如下两个优点无监督学习完全自动化，在训练过程不需要引入人工的标注，而是以概率计算为基础，进行分类训练。满足多种不同的语言形式，都可以经过分词处理后进行主题模型的训练。其次从质量上来讲，利用基于的热点工单分类模型对数据进行处理，经实验验证......”。

3、“.....通常来说，若文档有个中心思想，即主题，那么文档中就会频繁出现与主题关联密切的词项然而，实际上文档会包含多个主题，并且每个主题所占比例也不相同。因此，如果篇文档和主题相关的内容占模型，针对每个训练集，需人工为每个训练集中的文档打上类别标记，接着用训练集训练个分类器。训练完成后，这个分类器将能够预测任何个给定文档的类别。非监督学习方式与监督学习方法的不同点，在于他们不需要训练数据集，可以在批文档中自动发现相似文档并完成分组。实际应用中，分类器般由训练完成后，这个分类器将能够预测任何个给定文档的类别。非监督学习方式与监督学习方法的不同点，在于他们不需要训练数据集......”。

4、“.....实际应用中，分类器般由数据集整理，数据预处理，分类算法等部分组成。数据集，需要整理足够数量的高质量文档，为了将用数学框架来体现文档分类的这种特点，先对每个文档进行自动分析，再统计文档内词语出现的频率，最后根据统计信息来判断当前文档包括哪些主题，以及每类主题的所占比例。主体模型的优势如下还有如下两个优点无监督学习完全自动化，在训练过程不需要引入人工的标注，而是以概率计算为基础，进志理，彭程基于模型的文本分类研究计算机工程与应用，作者单位山东鲁能软件技术有限公司山东省济南市。基于模型的热点业务工单挖掘分析论文原稿......”。

5、“.....通常来说，若文基于模型的热点业务工单挖掘分析论文原稿据集整理，数据预处理，分类算法等部分组成。数据集，需要整理足够数量的高质量文档，为了将数据集转化为便于进行文本挖掘的格式，同时为提高结果的精度，数据预处理主要包括中文分词词项的权值修正等步骤。分类算法与策略主要依据相应的文本挖掘模型计算文档的特征，最终实现对文档的分类处语料库进行重新扫描，根据公式重新采样主题并更新。重复采样，直至公式结果收敛。基于模型的热点业务工单挖掘分析论文原稿。按照机器学习方式的不同，文档自动分类的实现大体上分为两类，监督学习和非监督学习。监督学习方法是在训练集上建立验验证，能达到较高的准确率，数据质量较优......”。

6、“.....结合山东电力业务需求，热点业务工单专题研究，大大改善目前人工进行热点工单分类效率较低的状况，实现热点业务工单的智能分类与原因挖掘。专题的应用，将会提高客服部门的工作效率，为客服管理人员作出决数据集转化为便于进行文本挖掘的格式，同时为提高结果的精度，数据预处理主要包括中文分词词项的权值修正等步骤。分类算法与策略主要依据相应的文本挖掘模型计算文档的特征，最终实现对文档的分类处理。训练过程如下随机初始化给语料中每篇文档中的每个词，随机的赋个主题编号。更新主题行分类训练。满足多种不同的语言形式，都可以经过分词处理后进行主题模型的训练。按照机器学习方式的不同......”。

7、“.....监督学习和非监督学习。监督学习方法是在训练集上建立模型，针对每个训练集，需人工为每个训练集中的文档打上类别标记，接着用训练集训练个分类器档有个中心思想，即主题，那么文档中就会频繁出现与主题关联密切的词项然而，实际上文档会包含多个主题，并且每个主题所占比例也不相同。因此，如果篇文档和主题相关的内容占，和主题有关的内容占，那么和主题有关的词项出现的次数大概会是和主题有关的词项出现次数的倍。主题模型试策提供技术支持，提高了用户的满意度。参考文献概念与技术北京机械工业出版社北京人民邮电出版社曾华军机器学习北京机械工业出版社，吕镇超，姬东鸿，吴飞飞基于特征扩展的短文本分类计算机工程与应用，姚全姝......”。

8、“.....不仅耗时巨大，可操作性也不高，当类别等因子需求产生变化时，很难对结果进行调整和再利用。而通过该系统，利用大数据挖掘语义分析技术文本分类等技术。计算时间短，时效性更强，复用性高，更有助于及时决策。其次从质量上来讲，利用基于的热点工单分类模型对数据进行处理，经容的分类过程中，首先进行数据清洗和预处理，剔除热点工单受理内容的文本为空或者格式不正确的工单。其次对工单内容进行分词，即基于这个轻量级的中文分词工具包，对热点工单的内容进行分词。再次建立模型进行文本语义分析，包括模型的训练和模型的推单进行可视化展示，展示维度包括单位市县公司以及业务类型。热点业务主要分为以下个大类......”。

9、“.....文本挖掘相关理论文本挖掘是近几年来数据挖掘领域的个新兴分支，是以文本数据为特定挖掘对象的知识挖掘。文本挖掘是抽取有效新颖有用可理解的散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知进行文本分类。最后在运营分析系统热点业务分析栏进行结果的汇总和展示。业务价值展现首先从效率上来讲，对热点业务工单分析和分类替代了人工查找分类和汇总，能提高工作速率。工单的受理内容多，数量多，仅凭人工肉眼去辨别，不仅耗时巨大，可操作性也不高，当类别等因子需求产生变化时，很模型的文本分类研究计算机工程与应用，作者单位山东鲁能软件技术有限公司山东省济南市。基于模型的热点业务工单挖掘分析论文原稿......”。