Autor: Zen e a arte da programação de computadores
1. O que é análise de texto?
A análise de texto refere-se à disciplina de pesquisar, compreender, processar, classificar e organizar texto. O objetivo principal é transformar as informações do texto em dados estruturados que possam ser utilizados em campos de aplicação como análise, tomada de decisão ou recomendação.
2. Cenários de aplicação de análise de texto
- filtro de spam
- Análise de sentimento de texto
- Otimização de classificação de resultados de mecanismos de pesquisa
- Promoção de marketing baseada em texto
- Mineração de dados, análise estatística e desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial
- Geração automática de resumos de conteúdo de artigos na Wikipedia, Wikimedia e sites de notícias
- Extração de tópicos para artigos de conferências, relatórios e apresentações
3. Objetivos da análise de texto
O objetivo da análise de texto é usar algoritmos de computador para extrair, analisar e resumir de forma rápida, precisa e automática as características de uma grande quantidade de dados de texto, descobrindo assim informações valiosas e gerando conclusões úteis. Ao processar, analisar e modelar dados de texto de forma eficaz, a aquisição de dados pode se tornar mais eficiente, confiável e intuitiva. O núcleo do método de análise de texto é a aplicação abrangente de processamento de linguagem natural (PNL), reconhecimento de padrões, aprendizado de máquina, mineração de dados, recuperação de informações, etc.
4. O processo de análise de texto
- Estágio de pré-processamento: remova ruído, limpe dados e extraia recursos eficazes
- Fase de limpeza: elimine dados duplicados e irrelevantes
- Estágio de padronização: converter o formato dos dados e unificar o método de codificação
- Estágio de extração: determine recursos eficazes e execute extração de termos, análise de correlação e engenharia de recursos
- Treinamento e avaliação do modelo: treine o modelo e selecione os parâmetros ideais
- Fase de implantação: aplique o modelo ao ambiente de produção real
- Fase de avaliação: verifique a precisão do modelo, melhore o desempenho e ajuste o modelo com base no feedback
- Fase de manutenção: Melhorar continuamente o modelo, adicionar novos dados, atualizar algoritmos e modelos
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