概述 📊
文本分析是自然语言处理（NLP）的核心领域，涉及从非结构化文本中提取信息。本教程将深入讲解以下技术：
- 基于深度学习的模型（如 BERT_Model）
- 传统统计方法（如 TF_IDF）
- 主题建模（如 LDA_Topic_Modeling）
- 情感分析与意图识别
核心技术 🔍
1. 预处理与特征提取
- 分词（Tokenization）
- 去停用词（Stopword Removal）
- 词干提取（Stemming）
- 构建词向量（Word_Vector）
2. 高级模型应用
- BERT_Model：用于上下文相关的语义理解
- LDA_Topic_Modeling：挖掘文本潜在主题分布
- Word_Embedding：如 GloVe 或 FastText
应用场景 🌐
- 舆情监控：分析社交媒体文本情感倾向
- 问答系统：基于语义匹配的意图识别
- 文档分类：使用主题建模优化标签体系
扩展阅读 📚
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