论文中如何引用 ROST ContentMining
沈阳.2008.ROST ContentMining for windows:software for Content Mining and Analysis. Wuhan University,HuBei,China.
欢迎使用武汉大学信息管理学院沈阳老师研发的ROST ContentMining内容挖掘软件。
案例1：利用共词分析抽取出一个实时语义网络
样例文档目录在程序子目录example下。
1.点击待处理文档后面的“...”或直接点击打开按钮,打开文档，获得一个处于预览状态的待处理文档，如：“2009 3 3-baidu单次.txt”
2.在处理区间第一个框填上5（取出摘要字段），第二个框不动仍为0，点击“抽取”菜单中的“抽取字段”，抽取该文档的第五个字段（这些字段用Tab键隔离），获得“2009 3 3-baidu单次-取101001行5-0.txt”文档
3.在参数区间框填上200，点击“词频”菜单中的“提取高频词至辅助文档”。
4.在中间的结果文档框中单击右键，选择“过滤高频无效词”。
5.点击“词频”菜单中的“提取行特征词”。
6.点击“分析”菜单中的“共词分析”。
7.点击“文件”菜单“启动Netdraw”，点击菜单栏的“File----->Open----->Vna text file----->Attribute”选择生成的“2009 3 3-baidu单次-取101001行5-0-提取行特征词--共词分析.vna”数据类型选择“Network with attributes”，点击工具栏上的“闪电”图标，调整图形。
案例2：利用共词分析抽取出赵云的社会关系图
1.点击待处理文档后面的“...”或直接点击打开按钮,打开文档，获得一个处于预览状态的待处理文档，如：“赵云-取1097行.txt”
2.在处理区间第一个框填上5（取出摘要字段），第二个框不动仍为0，点击“抽取”菜单中的“抽取字段”，抽取该文档的第五个字段（这些字段用Tab键隔离），获得“赵云-取1097行5-0.txt”文档
3.在辅助文档框后点击“...”，打开辅助文档“三国人名表”。
4.点击词频菜单中的“提取行特征词”，获得指定的三国人物的共词行文件“赵云-取1097行5-0-提取行特征词.txt”。
5.在参数框中设定数为150，表示只取150个关系对，如果全部取，可以设为0。
6.点击“分析”菜单中的“共词分析”获得和赵云同时出现在同一行的人物关系文档“赵云-取1097行5-0-提取行特征词--共词分析.txt”。
7.点击“文件”菜单“启动Netdraw”，点击工具栏上的“打开”图标（不用菜单，较复杂）该目录下的生成的
  赵云-取1097行5-0-提取行特征词--共词分析.vna，文件类型选择VNA,数据类型选择“Network with attributes”，点击工具栏上的“闪电”图标，
  调整图形。
用户名单（不完全）
Texas A&M University Dept. of Recreation, Park and Tourism Sciences
东北大学 
东北师范大学
中南大学 
中国科学技术信息研究所 
中央民族大学 
中山大学岭南学院金融学 
北京大学社会学系 
北京科技大学 
南京农业大学 
南京航空航天大学 
南开大学文学院
厦门大学图书馆 
四川大学生命学院 
天津大学图书馆 
山东大学威海分校法学院 
广州大学新闻学院 
武汉大学信息管理系 
武汉理工大学交通学院 
江西师大文学院 
江西理工大学 
河南大学 
河海大学 
泰山学院 
浙江大学 
Cambridge University 
Loughborough University 
西南交通大学 
诺基亚 
长沙理工大学 
