统计每个议程的页数-r中的文本挖掘

文本挖掘是指从大规模的文本数据中提取有用的信息和知识的技术。它结合了自然语言处理、机器学习和数据挖掘等领域的技术，可以帮助我们发现文本中的模式、趋势和关联性，从而进行数据分析和决策支持。

在统计每个议程的页数中，文本挖掘可以用于自动提取和解析文本中的页数信息。具体步骤如下：

1. 数据预处理：对原始文本数据进行清洗和预处理，包括去除特殊字符、停用词和标点符号，进行分词等操作。
2. 特征提取：根据文本的特点，选择合适的特征表示方法。可以使用词袋模型（Bag of Words）或者词嵌入（Word Embedding）等方法将文本转化为向量表示。
3. 建立模型：选择合适的机器学习算法或深度学习模型，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、深度神经网络等，来训练模型并进行分类或回归预测。
4. 模型评估：使用评估指标如准确率、精确率、召回率等来评估模型的性能和效果。
5. 应用场景：文本挖掘在实际应用中有广泛的应用场景，如舆情分析、情感分析、文本分类、信息抽取、知识图谱构建等。

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