1、现代文本分析：从基础到实践

现代文本分析：从基础到实践

1. 文本分析简介

在当今时代，进行文本分析正当时。我们拥有大量易于获取的数据，同时还有强大且免费的开源工具来开展机器学习、计算语言学方面的分析和研究，文本计算也以前所未有的速度发展着。

1.1 无处不在的文本数据

我们每天都会接触到大量的文本信息，比如早报、收到的消息等。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更是惊人。这些文本数据不仅是一种宝贵的资源，还具有巨大的商业价值。企业可以利用这些数据来了解客户特征和趋势，为用户提供更个性化的体验或进行精准营销。例如，Facebook 就大量使用文本数据，并且本书后面会介绍的一种算法就是由 Facebook 的人工智能研究团队开发的。

1.2 文本分析的定义与相关技术

文本分析是从文本中提取有用信息的技术，主要借助自然语言处理（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。以下是对这些相关术语的简要解释：
- 自然语言处理（NLP） ：指利用计算机处理自然语言，例如从文本中去除所有“thereby”这个词，这是一个简单的示例。
- 计算语言学（CL） ：从计算的角度研究语言学，即使用计算机和算法来完成语言学任务，如将文本标记为不同的词性（名词、动词等），而不是手动进行标注。
- 机器学习（ML） ：利用统计算法让机器学习执行特定任务，通过数据进行学习，通常是根据先前观察到的数据预测新的值。 <