【Matlab】文本挖掘与关键词提取实现一、引言随着大数据技术的快速发展，文本数据成为信息承载的主要形式，新闻资讯、技术文档、用户评论、故障日志、学术文献等各类非结构化文本数据体量持续增长。非结构化文本数据包含大量有效信息，但存在内容杂乱、冗余信息多、语义分散、人工筛选效率低等问题，无法直接用于数据分析、信息检索与智能研判。文本挖掘技术能够从海量非结构化文本数据中提取有效信息、挖掘潜在规律、筛选核心内容，是实现文本数据结构化、智能化分析的核心技术手段。关键词提取是文本挖掘的基础核心任务，通过算法自动筛选能够代表文本核心主题、关键信息的特征词汇，实现文本内容精简、主题概括、特征量化，为文本分类、文本聚类、情感分析、文献检索、智能摘要等后续文本挖掘任务提供数据支撑。传统人工关键词筛选方式效率低下、主观性强、无法适配海量文本数据处理需求，传统统计提取方法存在语义识别能力弱、冗余关键词多、精准度不足等问题。MATLAB平台集成了完善的文本挖掘工具箱与自然语言处理工具，支持文本读取、清洗预处理、分词处理、词频统计、权重计算、关键词筛选与结果可视化全流程开发。平台无需复杂的环境配置与底层算法编写，可快速实现非结构化文本的结构化转换，依托TFIDF权重算法完成高精度关键词提取，同时具备强大的数据统计与绘图功能，能够直观展示文本词汇分布与关键词权重特征，大幅降低文本挖掘算法的开发与落地难度。本文系统阐述文本挖掘与关键词提取的核心原理、技术体系与处理流程，基于MATLAB搭建完整的文本挖掘与关键词提取程序，实现文本数据集构建、文本预处理、分词处理、特征权重计算、核心关键词提取与结果可视化全流程功能，全文无特殊符号，整体字数控制在六千字以内，可为文本智能分析、信息筛选、数据挖掘等工程与科研场景提