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文本内容:
文本分析方法介绍文本分析方法、应用场景和意义计算机语言处理基础自然语言处理方法语言模型和词向量分词与词性标注从语言学、计算机科学和人工智词向量是将每个单词映射为一组将连续的文本进行隔离,分为一能等多个领域交叉发展而来的一实数向量,语言模型可以用来评个个的词语,并将其赋予正确的门技术,是实现计算机对自然语估文本中不同单词出现的可能性词性标签言进行理解和处理的一种方法文本分类基本概念和原则1将文本按照一定的规则划分到不同的类别中,用以准确地描述文本的主题或情感特征提取方法2从文本的词汇、句法、语义等角度提取特征,用以训练分类器分类器的应用和实现3常见的分类器包括朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等,它们可以对新的文本进行分类预测文本聚类基本概念和原则聚类算法聚类效果评估将文本按照内容和主题进行包括、层次聚类、使用聚类效果评估指标如轮K-Means聚类划分,以便进行更深入等,不同的算法适廓系数、等来评估聚类DBSCAN NMI的分析用于不同的场景和数据类型的效果情感分析基本概念和原则情感分析方法情感分析应用案例对文本中表达的情感进行分析和包括基于情感词典、机器学习等可以用于产品评测、舆情监测、分类,例如正面、负面、中性等方法,其中最流行的方法是基于广告策划等应用场景深度学习的方法文本生成基本概念和原则1使用自然语言处理技术模拟人类的语言生成过程,生成与输入文本类似的新文本文本生成方法2包括基于规则、基于统计模型、基于深度学习的方法等,其中最流行的方法是生成式对抗网络文本生成的应用场景3可以用于自动文本摘要、语音合成、智能客服等应用场景总结和展望文本分析方法的发展趋势1自然语言生成技术、多模态信息处理、迁移学习等领域将成为文本分析方法未来的研究重点文本分析方法的应用前景及意义2文本分析方法可以用于信息监测、广告策划、智能客服、舆情分析等多个领域,具有广阔的应用前景和重要的应用意义。