數據挖掘 課件 第九章 數據挖掘應用案例

一自然語言數據挖掘第九章數據挖掘應用案例Contents背景介紹01文本挖掘02語音數據挖掘03自然圖像、視頻挖掘04背景介紹自然語言智能挖掘是一種結合了自然語言處理和數據挖掘技術的研究領域，旨在從大量文本數據中提取有用的知識和信息。Contents背景介紹01文本挖掘02語音數據挖掘03自然圖像、視頻挖掘04文本挖掘文本挖掘是指從大量文本的集合C中發(fā)現隱含的模式p。如果將C看作輸入，將p看作輸出，那么文本挖掘的過程就是從輸入到輸出的一個映射ξ:C→p。文本挖掘的目的在于從文本中發(fā)現模式、趨勢或特定的數據關系，幫助用戶更好地提取文本中有用、創(chuàng)新、易懂和有價值的元素。常用的文本挖掘分析技術包括文本特征提取、情感分析、文本分類、文本聚類、觀點抽取、線性判別分析主題關鍵詞聚類方法等。文本挖掘分析技術——情感分析情感分析是指使用計算機算法自動識別文本數據中的情緒傾向，如通過網絡評論去挖掘網民的情感傾向?；谟斜O(jiān)督的機器學習的情感分析方法基于詞典的情感分析方法結合機器學習和詞典的情感分析基于深度學習的情感分析方法文本挖掘案例一CNN_Text_Word2vec情感分類模型該模型針對漢語文本的特點，引入Word2vec網絡基于單個字符的特征向量對漢語微博文本中的情感進行分類。使用基于負采樣的CBOW模型來訓練詞嵌入，捕獲了詞之間的語義相似性，并充分考慮了詞的語義信息。通過相應實驗得到的結果的準確率比單獨的使用支持向量機和循環(huán)神經網絡模型的準確率高出7.0%。文本挖掘案例一CBOW神經網絡模型給定上下文來預測中心詞的后驗概率。通過上下文訓練當前單詞嵌入。由輸入、投影和輸出三層組成。ContinuousBag-of-Words(CBOW)文本挖掘案例一CNN_Text_Word2vec網絡模型架構文本挖掘分析技術——使用LDA分析文本主題潛在狄利克雷分配（latentDirichletallocation，LDA）是一種對語料庫進行建模的無監(jiān)督生成概率方法，是最常用的主題建模方法。LDA假設每個文檔都可以表示為潛在主題的概率分布，并且所有文檔中的主題分布共享一個共同的狄利克雷先驗，從文檔集合中自動發(fā)現主題。文本挖掘案例二基于R語言的主題挖掘模型文本挖掘案例二基于R語言的主題挖掘模型

以國際氣候領域為對象，構建基于R語言的主題挖掘模型。對采集到的政策文本數據進行基于語義的主題挖掘。結合詞頻及分布形態(tài)研究、時間離散化、實證研究等方法綜合對比分析我國與美國、歐盟的氣候政策情況。Contents背景介紹01文本挖掘02語音數據挖掘03自然圖像、視頻挖掘04語音數據挖掘語音數據挖掘是指從語音數據中提取有用信息和知識的過程。語音數據挖掘面對的是音頻數據，需要處理信號的時間依賴性和連續(xù)性，在一定程度上增加了處理的復雜性。獲取到的語音信號一般經過數字化、去噪、分幀等處理之后再進行特征提取、模型建立等步驟。語音數據挖掘在很多領域都有重要的應用，如語音識別、情感分析、說話人識別和生物特征認證等。語音情感識別系統(tǒng)框圖語音情感識別案例一一種基于Mel頻率倒譜系數(MelFrequencyCepstrumCoefficient,MFCC)特征提取和支持向量機的語音情感數據挖掘分類識別方法?；舅悸罚簩φZ音情感信號進行預處理，從語音話語中提取Mel頻率倒譜系數（MFCC）和Mel能譜動態(tài)系數（MEDC），使用支持向量機來分類不同的情緒狀態(tài)，如憤怒、快樂、悲傷、中立、恐懼等，并基于徑向基函數內核進行訓練階段。語音情感識別案例二一種新穎的基于注意力的全卷積網絡用于語音情感識別使用全卷積網絡來處理可變長度的語音數據。全卷積網絡夠接受任意長度的輸入，避免了因切割而可能丟失的關鍵信息。利用注意力機制動態(tài)地關注語音頻譜中對于情感狀態(tài)判斷最重要的時間-頻率區(qū)域，使模型能夠更聚焦于那些情感表達最為顯著的片段。語音情感識別任務處理語音情感識別任務在經過了自然語言信號采集及相關特征提取之后，無論是利用機器學習方法還是去構建多層次的神經網絡模型，都會利用語料庫進行訓練與評估。在數據準備階段，需要盡可能地收集高質量、多樣化的數據集，并進行充分的預處理和特征提取工作。同時，在選擇機器學習算法和構建模型時，也需要根據問題的特性和數據集的特點來做出合適的選擇。Contents背景介紹01文本挖掘02語音數據挖掘03自然圖像、視頻挖掘04自然圖像、視頻挖掘自然語言處理與圖像、視頻挖掘結合方面涉及多個領域的應用，包括圖像文本生成、圖像和視頻的自動描述生成、多模態(tài)情感分析以及圖像和視頻內容搜索等。圖像文本生成技術是一種跨模態(tài)技術，旨在從圖像內容中自動提取并生成相關的文本描述。這種技術結合了計算機視覺兩個領域的相關知識。在圖像檢索、搜索引擎優(yōu)化、輔助視覺障礙等領域有著廣泛的應用。自然圖像、視頻挖掘案例一ANeuralImageCaptionGenerator使用的數據集包含共計20萬張圖像以及對應的json格式保存的每張圖片的描述，其中描述的文本點明了圖像中的人物以及人物之間的客觀關系。在預處理過程中，圖片的預處理過程相對簡單，將圖片直接傳入殘差網絡(Resnet)獲取指定層的輸出，完成預處理，文本預處理過程會經過分詞、過濾低頻詞、描述補齊到等長等步驟才能進行之后的特征提取。并通過長短期記憶網絡(Long-ShortTermMemory，LSTM)不斷預測輸出詞。圖像描述網絡模型自然圖像、視頻挖掘案例二ClipConfounder-FreeCaptioningNetwork（C2Cap）基本思路：通過建立一個名為C2Dictionary的全局視覺混雜因子詞典來解決圖像描述生成中的數據集偏差問題。使用CLIP模型從大規(guī)模數據集中學習到的豐富視覺信息，為每個訓練圖像提取特征并進行聚類，每個聚類中心代表潛在的混雜因素。這樣構建的詞典被用于訓練一個基于Transformer的圖像描述模型，通過這種方式，模型學習到的是圖像與標題之間真正的因果關系，而不是由數據集偏差引起的虛假關聯，從而能生成更加公正無偏的圖像描述。C2Cap方法概述自然圖像、視頻挖掘案例三Ranganathan等人使用了一個名為emoFBVP的多模態(tài)數據庫，該數據庫包含了演員表現不同情感表達的面部表情、身體手勢、聲音表達和生理信號的音頻和視頻序列。主題表現為“驚訝”的演員的3D面部網格模型自然圖像、視頻挖掘案例三通過該數據庫詳細部署了四種深度信念網絡（DBN）模型執(zhí)行多模態(tài)情感識別，驗證了數據庫在所有模態(tài)（如面部表情、肢體動作、聲音情緒和生理信號）當中的識別能力以及實用性。提出了DemoDBN模型，利用多層的DBN結構，通過貪心逐層訓練的方式來學習數據的層次化表示，捕捉多模態(tài)數據中的復雜非線性特征交互。在DBN的基礎上提出了卷積深度信念網絡（CDBN）模型，引入了卷積結構，使得CDBN在處理圖像和聲音等多維數據時更為高效和有效。展示了其識別低強度/微妙表情的強大能力。二醫(yī)療大數據智能挖掘Contents背景介紹01電子病歷數據挖掘02醫(yī)學影像數據挖掘03背景介紹

醫(yī)療大數據智能挖掘是醫(yī)療信息化中的重要研究方向，涉及電子病歷和醫(yī)學影像兩大領域。電子病歷數據挖掘的主要任務包括命名實體識別、關系抽取、文本分類和問答系統(tǒng)，通過先進技術提取關鍵醫(yī)療信息和知識。醫(yī)學影像數據挖掘側重于通過預處理、特征提取和分類等方法，從醫(yī)學影像中識別病變區(qū)域，提高疾病診斷的準確性。Contents背景介紹01電子病歷數據挖掘02醫(yī)學影像數據挖掘03電子病歷數據挖掘電子病歷數據挖掘在醫(yī)療領域扮演著關鍵角色，通過分析電子病歷中的豐富信息，如健康記錄、病史和治療信息，助力于疾病的診斷、預測和醫(yī)療決策。本章節(jié)將通過兩個案例展示電子病歷數據挖掘的應用：一是多模態(tài)疾病預測模型，它整合了文本、圖像和語音等多種數據，以提高預測的準確性；二是電子病歷命名實體識別，該技術能從文本中識別關鍵實體，如疾病和癥狀，為醫(yī)生提供快速的信息檢索和決策支持。這些案例凸顯了電子病歷數據挖掘的重要性及其在未來醫(yī)療領域的潛力。案例一考慮到醫(yī)學時序數據具有稀疏性和不規(guī)則性的時間序列，例如，人體生理指標數據是一種從監(jiān)護設備采集和實驗室檢測得到的醫(yī)學時序數據。保留數據中的缺失信息，通過對缺失信息的學習提高模型的疾病預測能力。人口統(tǒng)計學和疾病等靜態(tài)數據，也會起到輔助作用，進一步提高模型的預測能力。案例一

案例一

中文病歷命名實體識別命名實體識別（NER）是從文本中提取并分類實體的技術，在電子病歷中主要用于識別臨床術語，如檢測、手術和藥物。它能提高醫(yī)療診斷、治療和科研的效率與準確性。此技術在智能輔助判斷、個性化醫(yī)療等領域有廣泛應用前景，將推動醫(yī)療水平提升和信息共享，加速醫(yī)療智能化發(fā)展。案例二

介紹一種創(chuàng)新的中文電子病歷命名實體識別（NER）方法，該方法結合了部首特征和BERT-Transformer-CRF（BTC）模型。案例二

漢字具有深厚的語義內涵，其中部首信息（如“月”與身體部位相關，“疒”與疾病相關）對理解中文文本至關重要?，F有NER方法往往未能充分利用這些部首信息。為此，作者通過在線新華字典獲取漢字部首信息，將字身和部首的向量編碼拼接，以獲得更準確的漢字向量表示，增強語義表達。案例二作者提出了BERT-Transformer-CRF（BTC）模型。首先，使用BERT模型提取文本特征，結合部首特征輸入到Transformer層，捕捉字符間的長距離依賴關系。最后，應用CRF進行解碼，預測標簽序列。此方法有效識別了手術、影像檢查、解剖部位等實體，并在CCKS2017等數據集上進行了驗證。案例二CCKS2017數據集是一個專注于中文電子病歷的命名實體識別標注數據集，涉及五類實體的人工標注，包括癥狀和體征、檢查和檢驗、疾病和診斷、治療以及身體部位。CCKS2021數據集主要關注于中文地址和解析和相關性評估，主要包含中文地址要素解析和地址文本相關性?？偨Y本節(jié)深入探討了電子病歷數據挖掘的兩個典型應用案例：融合多模態(tài)的疾病預測模型通過整合電子病歷中的多維度數據，實現了對疾病風險的準確預測。這一模型的引入，不僅提高了疾病預測的準確性和可靠性，還為醫(yī)生提供了更加全面和深入的患者健康信息，助力臨床決策。中文電子病歷命名實體識別則是從電子病歷文本中提取并分類醫(yī)療實體，為醫(yī)療診斷、治療和科研提供了關鍵信息。Contents背景介紹01電子病歷數據挖掘02醫(yī)學影像數據挖掘03數據采集——數據發(fā)現在醫(yī)學影像領域，數據挖掘技術已成為推動精準醫(yī)療和智能診斷的關鍵力量。隨著影像設備的普及和圖像分辨率的提高，醫(yī)學影像數據呈現出爆炸式的增長，這為數據挖掘提供了豐富的資源，同時也帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。如何從海量的影像數據中提取有價值的信息，輔助醫(yī)生進行更準確的診斷和治療決策，是當前醫(yī)學影像數據挖掘的核心議題。本節(jié)將深入探討醫(yī)學影像數據挖掘的前沿技術，并通過兩個典型案例，展示數據挖掘在醫(yī)學影像領域的應用及其對臨床實踐的深遠影響案例一隨著醫(yī)療技術的數字化進步，醫(yī)學數據變得更加多樣和龐大，包括影像、文本報告和結構化數據。圖文報告等跨模態(tài)數據提供了直接的病理信息，有助于深度學習模型更好地理解影像。研究表明，結合文本和其他模態(tài)數據可以提升醫(yī)學影像語義分割的準確性和效率。案例一針對小樣本語義分割中由于像素級標注過少導致病理信息不足的問題，構建基于跨模態(tài)注意力機制的語義分割方法（Cross-modalAttention-basedSemanticSegmentation,CASS）。案例一該方法采納了圖像和文本作為跨模態(tài)輸入，首先針對文本數據采用了關鍵詞分類學習模塊，用以從長文本中快速定位和發(fā)現有效病理信息段落。然后針對影像和文本數據分別采用了視覺注意力和語言注意力學習模塊，用以對跨模態(tài)數據進行最優(yōu)化語義提取和精煉。最后采用一個跨模態(tài)注意力機制，通過將不同模態(tài)提取的特征信息進行加權融合，實現語義鴻溝的跨越，使得學到的跨模態(tài)信息可以適用于語義分割任務。

案例二醫(yī)學圖像分割是計算機輔助診斷（CAD）中的一項關鍵技術，它在醫(yī)療診斷、治療規(guī)劃和療效評估中扮演著至關重要的角色。醫(yī)學圖像分割的任務是將醫(yī)學圖像中的感興趣區(qū)域（ROI）分離出來，以便于更準確、更有效地進行分析和研究。案例二首先采用卷積神經網絡（CNN）為基礎的3D編碼器捕獲圖像中的空間和深度信息，生成具有局部特征的特征圖。這些特征圖能夠詳細地描繪出器官的內部結構和表面細節(jié)。隨后，為了建立圖像中遠距離區(qū)域之間的依賴關系，引入了基于Transformer的層，這些層能夠有效地構建全局特征表示，從而在全局范圍內捕捉到長距離的上下文信息。案例二為了確保在全局特征表示中不丟失局部細節(jié)，進一步設計了一個多尺度融合塊。該模塊能夠接收來自不同尺度的局部特征，并通過融合策略生成包含多尺度信息的輸出。在訓練過程中，將多尺度融合塊的知識傳遞到同一層級的局部特征中，以此增強模型的學習能力。案例二最后，通過一個由多個上采樣層組成的解碼器，對包含全局和局部信息的隱藏特征進行解碼。這些上采樣層能夠逐步恢復圖像的原始分辨率，并最終生成一個全分辨率的分割圖，準確地描繪出感興趣區(qū)域的輪廓和細節(jié)。這種綜合了局部和全局信息的多層次分割框架，具備一定的可解釋性，同時本文的方法在醫(yī)學圖像分割任務中展現了卓越的性能?？偨Y

本節(jié)深入探討了兩個典型的數據挖掘案例，展示了注意力機制在跨模態(tài)語義融合中的應用，以及多核學習。

這些案例不僅揭示了深度學習技術在醫(yī)學影像分析中的巨大潛力，也突顯了多模態(tài)數據融合在提高分割精度和疾病診斷中的關鍵作用。

隨著技術的不斷進步和數據的日益積累，醫(yī)學影像數據挖掘的研究將更加深入，其在臨床實踐中的應用也將更加廣泛。三遙感圖像智能挖掘Contents背景介紹01地理信息數據挖掘02無人機數據挖掘03衛(wèi)星數據挖掘04背景介紹遙感圖像，作為一種特殊的圖像類型，相較于常規(guī)的RGB圖像，其蘊含的信息更為豐富和復雜。因此，利用數據挖掘算法對遙感圖像中的目標信息進行精確提取，不僅具有高度的實用性，而且蘊含著巨大的價值。這種技術能夠更有效地從海量的遙感數據中提取出關鍵信息，為后續(xù)的圖像分析、目標識別等任務提供有力支持。當前遙感圖像信息智能挖掘應用在土地資源勘探，智慧農業(yè)，生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等各個遙感技術涉及的前沿領域。Contents背景介紹01地理信息數據挖掘02無人機數據挖掘03衛(wèi)星數據挖掘04地理信息數據挖掘遙感技術的重要應用之一便是在地理信息領域的應用。如測繪，地質勘探，資源勘探等各個方面均離不開遙感技術的支持。相應的，對包含地理信息的遙感圖像進行數據挖掘的工作的開展也愈加廣泛。地理信息數據挖掘案例一徐業(yè)春利用聚類分析、Apriori算法等算法設計出一種地理信息工程質檢方法。該方法實現了對基礎測繪數據的高效捕獲，利用聚類分析方法，將海量的基礎測繪數據進行分類并有序儲存。在進行數據挖掘時，該方法采用聚類分析算法將多種類型的地理單元數據，如種植地、林草覆蓋區(qū)、建筑區(qū)、交通網絡、荒漠和水域等，依據特定格式進行聚類分析，從而構建出多層次的單元結構。這些地理單元不僅代表了不同的地理區(qū)域，還包含了各自獨特的地理信息，有助于精確描述和區(qū)分各個區(qū)域的地理特性，為地理信息工程提供有力支持。地理信息數據挖掘案例一聚類分析公式如下：

地理信息數據挖掘案例二Lee等人利用地理信息系統(tǒng)（GIS）工具和數據挖掘模型，分析了洪水面積與相關水文因素之間的關系，繪制了韓國首爾都市圈的區(qū)域洪水易受影響圖。該方法結合了頻率比（FR）分析和邏輯回歸（LR）模型，應用于洪水數據的研究中。流程圖如下：地理信息數據挖掘案例二地理信息數據挖掘案例二

地理信息數據挖掘案例二

Contents背景介紹01地理信息數據挖掘02無人機數據挖掘03衛(wèi)星數據挖掘04無人機數據挖掘隨著無人機技術的普及，越來越多的圖像獲取方式和空中作業(yè)任務逐漸被無人機所承擔。在遙感圖像領域，無人機尤其擅長于低空遙感圖像的采集，這一特性在智慧農業(yè)、土地勘探等多個領域展現出了廣泛的應用價值。同時，對于無人機遙感圖像數據挖掘工作也在持續(xù)進行中，以進一步發(fā)揮其數據價值。無人機數據挖掘案例一邢郅超提出了一種基于分布式系統(tǒng)遙感圖像與無人機低空遙感圖像數據挖掘技術。無人機數據挖掘案例一在數據挖掘優(yōu)化方面，提出了基于Flink集群針對無人機遙感圖像的分類優(yōu)化方案，該方法大幅度提升了分類性能。無人機數據挖掘案例二曾國亮采用無人機搭載高光譜數據儀，并運用數據挖掘分類算法來識別和排查患病的柑橘植株。其首先利用無人機捕捉柑橘植株的高光譜遙感影像，隨后對這些數據執(zhí)行后續(xù)預處理操作。對預