这段文字主。术技取提词要讨论了文本挖掘技术及其在信息检索和数据分析中的应用，特别是关键词提取技术。

1. 文本挖掘的定义和基本原理
2. 文本挖掘是一种从非结构化文本数据中提取有价值信息的技术。

3. 它的基本原理是建立文本模型，识别文本中的关键信息，并对其进行提取和分析。

4. 文本挖掘在数据挖掘中的应用

5. 文本分类：根据文本内容将其分类到预定义的类别中。
6. 信息检索：帮助用户从大量文本中快速找到所需信息。

7. 关键词提取：识别文本中的关键信息，如关键词和短语。

8. 关键词提取技术

9. TF-IDF是一种常用的关键词提取方法，通过赋予常用词低权重和不常见词高权重来识别文章的主题关键词。

10. TextRank是一种基于图论的文本排名算法，可以用于关键词提取和文本摘要。

11. 无监督和有监督方法

12. 无监督方法不需要人工标注训练集合，但效果可能不如有监督方法。

13. 有监督方法可以通过训练学习调节多种信息对于判断关键词的影响。

14. 传统TF-IDF的局限性

15. 传统TF-IDF只考虑了特征词与它出现的文本数之间的关系，而忽略了特征项在一个类别中不同的类别间的分布情况。

16. 关键词提取技术分类

    

17. 基于统计的方法：采用词汇频率、逆文档频率等统计指标来提取关键词。

18. 基于深度学习的方法：如CNN、RNN、LSTM等，可以用于更复杂的文本分析任务。

19. Python库和工具

20. spaCy和Stanford NER等库可以用于命名实体识别。

21. TextRank4ZH等工具可以用于从中文文本中自动提取关键词和摘要。

22. 文本挖掘的应用

23. 在信息检索和文本挖掘中，文本挖掘技术有助于快速概览文档内容和建立索引。
24. 文本挖掘可以帮助我们从大量的文本信息中快速提取所需的关键信息。

总的来说，这段文字全面介绍了文本挖掘技术，特别是关键词提取技术，并探讨了其在信息检索和数据分析中的应用。