《文本分析方法》課件

文本分析方法介紹文本分析方法、應(yīng)用場(chǎng)景和意義。計(jì)算機(jī)語(yǔ)言處理基礎(chǔ)自然語(yǔ)言處理方法從語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能等多個(gè)領(lǐng)域交叉發(fā)展而來(lái)的一門(mén)技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)自然語(yǔ)言進(jìn)行理解和處理的一種方法。語(yǔ)言模型和詞向量詞向量是將每個(gè)單詞映射為一組實(shí)數(shù)向量，語(yǔ)言模型可以用來(lái)評(píng)估文本中不同單詞出現(xiàn)的可能性。分詞與詞性標(biāo)注將連續(xù)的文本進(jìn)行隔離，分為一個(gè)個(gè)的詞語(yǔ)，并將其賦予正確的詞性標(biāo)簽。文本分類(lèi)1基本概念和原則將文本按照一定的規(guī)則劃分到不同的類(lèi)別中，用以準(zhǔn)確地描述文本的主題或情感。2特征提取方法從文本的詞匯、句法、語(yǔ)義等角度提取特征，用以訓(xùn)練分類(lèi)器。3分類(lèi)器的應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)常見(jiàn)的分類(lèi)器包括樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機(jī)等，它們可以對(duì)新的文本進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)。文本聚類(lèi)基本概念和原則將文本按照內(nèi)容和主題進(jìn)行聚類(lèi)劃分，以便進(jìn)行更深入的分析。聚類(lèi)算法包括K-Means、層次聚類(lèi)、DBSCAN等，不同的算法適用于不同的場(chǎng)景和數(shù)據(jù)類(lèi)型。聚類(lèi)效果評(píng)估使用聚類(lèi)效果評(píng)估指標(biāo)如輪廓系數(shù)、NMI等來(lái)評(píng)估聚類(lèi)的效果。情感分析基本概念和原則對(duì)文本中表達(dá)的情感進(jìn)行分析和分類(lèi)，例如正面、負(fù)面、中性等。情感分析方法包括基于情感詞典、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，其中最流行的方法是基于深度學(xué)習(xí)的方法。情感分析應(yīng)用案例可以用于產(chǎn)品評(píng)測(cè)、輿情監(jiān)測(cè)、廣告策劃等應(yīng)用場(chǎng)景。文本生成1基本概念和原則使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)模擬人類(lèi)的語(yǔ)言生成過(guò)程，生成與輸入文本類(lèi)似的新文本。2文本生成方法包括基于規(guī)則、基于統(tǒng)計(jì)模型、基于深度學(xué)習(xí)的方法等，其中最流行的方法是生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。3文本生成的應(yīng)用場(chǎng)景可以用于自動(dòng)文本摘要、語(yǔ)音合成、智能客服等應(yīng)用場(chǎng)景?？偨Y(jié)和展望1文本分析方法的發(fā)展趨勢(shì)自然語(yǔ)言生成技術(shù)、多模態(tài)信息處理、遷移學(xué)習(xí)等領(lǐng)域?qū)⒊蔀槲谋痉治龇椒ㄎ磥?lái)的研究重點(diǎn)。2文本分析方法的應(yīng)用前景及意義文本分析方法可以用于信