本研究提出了一种新型文本挖掘知识图谱构建框架，解决了时效性和智能获取的不足。通过汽车电气系统案例验证，该方法在类别识别、关系构建和子类分类上优于现有技术，并探讨了其在智能电网和工业分析中的应用及与大型语言模型结合的未来方向。

本文介绍了基于文本挖掘和LSTM的词类别分类和词汇模式预测方法，提出了AI-Score方法来预测下一年度考试中单词出现的概率，准确度达到100%。得分超过60分的段落中，仅出现1.7%的误差。

本文研究了文本挖掘中的讽刺检测，介绍了iSarcasm数据集，并指出现有方法的局限性，提出未来需要发展更优秀的检测方法。

该文章介绍了一份改编自Kaggle上的Taptap Reviews手游评论数据集，可用于简体中文的文本挖掘练习。数据集来源于Taptap行动游戏网的玩家评价，包含4888条训练集数据，无缺失值。属性主要包括评论和评价类型，分为满意和不满意两类。该数据集为游戏产业提供了宝贵的玩家评价数据，帮助优化游戏体验，提升玩家满意度。游戏开发者能够更了解玩家心声，为玩家提供更符合需求的游戏，增强产品竞争力，赢得市场份额。