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文本语义分析的实现及应用

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什么是文本分析文本分析就是将非结构化的文本数据转化为有意义的数据 。举例说明语义Pointing分析的作用 ， 如何拍好电影文本-2/？文本NLP的分类是NLP领域最经典的使用场景之一 ， 文本分类积累了很多实现方法 。

1、 文本分类方法有哪些为了更好的分类文本，需要从不同的角度进行分类 。风格分类根据文本，可以分为以下几种:抒情风格:主观意味强，包括诗歌、散文等 。叙事风格:通过叙述事件或经历来表达思想或感情，包括小说和传记；描写式:主要通过描写具体事物的形象和特征来表达思想感情；议论文式:主要是表达作者的观点和看法，包括社论和评论 。

内容分类根据文本 content的属性和类型，可以分为:学术类文本:主要包括论文和学术研究；News 文本:实用客观文本 ， 通常用于报道最新事件；广告类文本:主要目的是宣传商品或品牌 ， 常用夸张或夸张的形容词；文学文本:主要是表达作者的思想感情，具有较高的艺术性 。

第一个问题:可以看看黄伯荣和廖旭东本德的《现代汉语》，里面有详细的回答 。第二个问题:也涉及到文学理论 。我觉得你说的文本可以从文学四要素中挖掘出来，文本、读者、世界、世界 。2、NLP之 文本分类作为NLP领域最经典的使用场景之一 ， 文本分类积累了很多实现方法 。在此，我们根据是否使用深度学习方法将文本分为以下两类:随着统计学习方法的发展 ， 特别是90年代以后，在线人数文本和机器学习学科的兴起，逐渐形成了一套解决大规模文本分类问题的经典方法，这一阶段的主要特征是整体文本分类问题

在基于传统机器学习的文本的分类中，我们通常将特征工程分为三个部分:文本预处理、特征提取和文本表示 。文本预处理是从文本中提取关键词来表示文本的过程 。英语文本预处理主要包括两个阶段:文本分词和去停词 。文本分词，因为很多研究表明特征粒度要比词粒度好很多(其实很好理解，因为大部分分类算法都没有考虑词序信息，基于词粒度的“ngram”信息明显丢失太多) 。

3、如何做好电影的 文本 分析?【文本语义分析的实现及应用】 unit通常称为文本 feature或feature item 。特征项必须具有一定的特征:1)特征项必须能够识别文本内容；2)特征项具有区分目标文本和其他文本的能力；3)特征项的数量不能太多；4)特征项分离更容易实现 。在中文文本中 ， 词、词或短语可以作为文本的特征项 。相比较而言，词比词的表达能力更强，分词的难度比词和短语相比要小得多 。

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