39、文本处理中的关键操作与深度学习应用

文本处理中的关键操作与深度学习应用

1. 文本摘要相关操作

1.1 文本聚类命名与脚本编写

文本聚类命名是为每个文本簇赋予不超过三个单词的标题，用于引导用户通过浏览访问文本。而文本聚类脚本编写则是利用多文本摘要技术，为文本簇提供简要说明。例如，对于一组关于科技新闻的文本簇，命名可能是“科技新闻”，脚本则会简要概括该簇内新闻的主要内容。

1.2 文本摘要的应用

文本摘要在信息检索领域具有重要作用。信息检索的过程包括：
1. 用户给出表达信息需求的查询词。
2. 计算查询词与文本集合中各文本的相关性。
3. 检索出相关性高的文本。
文本摘要可用于更高效地计算文本与查询词的相关性。

1.3 文本分割与文本摘要的区别

文本分割是根据文本内容将其划分为子文本的过程。具体操作是通过在段落上滑动一个大小为 2 的窗口生成段落对，并在内容发生变化的段落对之间设置边界。文本分割可看作是一种二元分类，将段落对分为连续和边界两类。例如，在一篇长篇文章中，通过文本分割可以将其划分为多个主题相对独立的子文本。

以下是文本处理相关操作的流程：

graph LR
    A[文本集合] --> B[文本聚类]
    B --> C[聚类命名]
    B --> D[聚类脚本编写]
    A --> E[文本摘要]
    E --> F[信息检索]
    A --> G[文本分割]

2. 数值深度操作