6、自然语言处理中的文本分析与分类

自然语言处理中的文本分析与分类

在自然语言处理（NLP）领域，文本分析和分类是非常重要的任务。本文将介绍文本分析中的聚类、主题建模以及机器学习分类的相关内容，包括分类的类型、应用，以及具体的算法实现。

文本预处理与词汇列表

在进行文本分析之前，通常需要对文本进行预处理，例如去除停用词、词形还原等。以下是一个经过处理后的词汇列表：

'radio', 'rate', 'read', 'reading', 'real', 'really', 'reason', 'recently',
'reference', 'religion', 'religious', 'remember', 'reply', 'report',
'research', 'response', 'rest', 'result', 'return', 'right', 'road',
'rule', 'run', 'running', 'russian', 'said', 'sale', 'san', 'save', 'saw',
'say', 'saying', 'school', 'science', 'screen', 'scsi', 'second',
'section', 'security', 'seen', 'sell', 'send', 'sense', 'sent', 'serial',
'server', 'service', 'set', 'shall', 'short', 'shot', 'similar', 'simple',
'simply', 'single', 'site', 'situation', 'size',