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语义分析文本建模,文本差异性分析与建模

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语义分析语义分析自动从文本中提取语言知识 。句法结构上有三个特征:语义 分析主要指语义关系，语义方向，语义特征，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 。

1、自然语言处理_一般处理流程 1 。一般处理流程的语料获取>文本预处理>特征工程>特征选择1 。语料库的获取就是要处理的数据和用于模型训练的语料库 。数据来源可能来自网上抓取、数据积累、语料库转换、OCR转换等 。，格式可能会令人困惑 。需要去除url、时间、符号等无意义的内容，留下质量相对较高的非结构化数据 。2.文本预处理将含有杂质、无序、不规范的自然语言文本转化为规则的、易于处理的、标准的结构文本 。
【语义分析文本建模,文本差异性分析与建模】
②分词是将一个连续的自然语言文本划分成具有语义合理性和完备性的词汇序列的过程 。一般来说，英文很容易用空格符号分割 ， 而中文相对复杂 。请参考口吃、盘古、Ansj等工具 。常见的分词算法有:基于字符串匹配的分词、基于理解的分词、基于统计的分词和基于规则的分词 ， 每种方法对应很多具体的算法 。词性标注是给自然语言文本中的每个词赋予一个词性的过程，比如名词、动词、副词等 。

2、自然语言处理(NLPNLP(natural language processing)是人工智能领域的一个重要方向，主要研究人与计算机之间用自然语言进行有效交流的各种理论和方法 。自然语言处理的基本任务大致可以分为词法分析、句法分析、和语义 分析 。分词是Lexical 分析(包括词性标注和命名实体识别)中最基本的任务 ， 也是很多NLP算法中必不可少的第一步 。其分割的准确性通常与整体结果密切相关 。

3、...DirichletAllocation(隐狄利克雷分配模型我们描述了潜在狄利克雷分布(LDA)，这是一种针对离散数据集的生成概率模型(如文本 corpus) 。LDA是一个三层贝叶斯模型，其中一个集合中的每一项都是建模作为一组潜在话题(主题)类型的有限混合 。反过来，每个话题都是建模作为一组潜在话题概率的无限混合 。在文本 建模的背景下 ， 话题概率为文档提供了清晰的表征 。基于变分方法和经验贝叶斯参数估计的EM算法，我们提出了一种有效的近似推理技术 。

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