Tres métodos de análisis de texto
1. Análisis estadístico de frecuencia de palabras
La estadística de frecuencia de palabras es uno de los métodos más básicos en el análisis de texto. Revela las características e información importante del texto contando la frecuencia de cada palabra en el texto. Al contar la frecuencia de cada palabra, puede saber qué palabras se utilizan con frecuencia en el artículo y luego inferir el tema o el contenido clave del artículo.
2. Análisis de sentimiento
El análisis de sentimiento es un método para identificar y extraer emociones contenidas en un texto mediante tecnología de procesamiento del lenguaje natural. Puede analizar la actitud emocional en el texto, como positiva, negativa o neutral. El análisis de sentimientos puede ayudarnos a comprender la tendencia emocional del autor del texto, la actitud de los comentarios de los usuarios y la tendencia de la opinión pública del mercado.
3. Análisis de modelado de temas
El modelado de temas es un método para descubrir automáticamente temas y temas ocultos en el texto mediante el análisis y la extracción de datos de texto a gran escala. Puede clasificar cada documento de una colección de texto en uno o más temas y extraer palabras clave para cada tema. Los algoritmos comúnmente utilizados para el modelado de temas incluyen la distribución de Dirichlet latente (LDA) y la distribución de Dirichlet implícita (LDA).
Métodos de análisis de texto y sus aplicaciones
1. Aplicación de la clasificación de texto
La clasificación de texto es una clasificación automática de texto según categorías o métodos de etiquetas predefinidos. Se puede utilizar en filtrado de spam, clasificación de noticias, análisis de sentimientos y otros campos. A través de la clasificación de texto, podemos extraer de forma rápida y precisa la información requerida de una gran cantidad de datos de texto para brindar a los usuarios recomendaciones y servicios personalizados.
2. Aplicación de la agrupación de textos
La agrupación de textos es un método para agrupar textos similares. Agrupa automáticamente el texto según su contenido y características, revelando patrones y estructuras subyacentes en los datos del texto. La agrupación de texto se puede utilizar en la agregación de noticias, el análisis de perfiles de usuarios y otros campos para proporcionar a los usuarios información más precisa y servicios personalizados.
3. Aplicación de la extracción de relaciones
La extracción de relaciones es un método para extraer relaciones entre entidades del texto. Puede identificar y extraer automáticamente entidades y sus relaciones en texto, como la relación entre productos y precios, relaciones entre personas, etc. La extracción de relaciones se puede aplicar a la construcción de gráficos de conocimiento, sistemas de preguntas y respuestas y otros campos para proporcionar a los usuarios canales de consulta de información y adquisición de conocimientos más precisos.