2、文本分析：从数据挖掘到实际应用

文本分析：从数据挖掘到实际应用

1. 文本分析简介

在当今时代，进行文本分析正当时。我们拥有海量且易于获取的数据，强大且免费的开源工具，并且机器学习、计算语言学和文本计算方面的研究正以前所未有的速度发展。

文本是我们每天都会接触到的信息媒介，无论是早报还是收到的消息，我们获取信息的主要形式就是文本。像谷歌（每年处理超过 1 万亿次查询）、推特（每天 16 亿次查询）和 WhatsApp（每天 300 多亿条消息）等公司处理的文本数据量十分惊人，这充分显示了文本数据的丰富性和普遍性，也让我们有足够的理由重视它。

文本数据具有巨大的商业价值，公司可以利用这些数据来描绘客户画像、了解客户趋势，为用户提供更个性化的体验或用于精准营销。例如，Facebook 就大量使用文本数据，本书后续会介绍的一种算法就是由 Facebook 的人工智能研究团队开发的。

文本分析可以理解为从文本中提取有用信息的技术，主要通过自然语言处理（NLP）、计算语言学（CL）和数值工具（机器学习算法或信息检索算法）来实现。下面简单介绍相关概念：
- 自然语言处理（NLP） ：利用计算机处理自然语言，例如从文本中删除所有“thereby”这个词，这是一个基础示例。
- 计算语言学（CL） ：从计算的角度研究语言学，使用计算机和算法执行语言学任务，如对文本进行词性标注（标记每个单词是名词、动词、副词等）。
- 机器学习（ML） ：使用统计算法让机器执行特定任务，通过数据进行学习，通常根据之前观察到的数据预测新值。
- 信息检索（I