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1.全面阐述了云模型在文本挖掘若干关键问题（文本表示及相似度量、特征选择、文本分类、文本聚类等）的应用研究。2.力图降低自然语言的复杂性，在充分利用现有技术的基础上勇于创新，探索出适用于文本挖掘的不确定性人工智能处理方法
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在当前文本挖掘领域中，传统的数据挖掘方法依然占据着主导地位。然而随着文本挖掘研究的深入，面临着越来越严峻的挑战。这些挑战归根到底是由于自然语言的不确定性造成的。借助不确定性知识研究的重要工具——云模型在定性概念与定量数据间的转换作用，作者将其引入到文本挖掘关键问题研究中，力图降低自然语言中的不确定性知识对文本挖掘性能的影响。在充分利用现有技术的基础上，作者进行了一些大胆的尝试，努力探索出适用于文本挖掘的不确定性人工智能处理方法，用以抛砖引玉，为文本挖掘技术的进一步发展提供一种新的思路与解决方法。
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