介绍

在人工智能（AI）中，文本分析是自然语言处理（NLP）的子集，使计算机能够从非结构化文本中提取含义、结构和见解。 组织使用文本分析将客户反馈、支持票证、合同和社交媒体帖子转换为可作的智能。

处理和分析文本多年来所演变的技术，从基于术语频率的简单统计计算到封装语义含义的基于矢量的语言模型。 文本分析的一些常见用例包括：

• 关键术语提取：识别文本中的重要字词和短语，以帮助确定它讨论的主题和主题。
• 实体检测：标识文本中提到的命名实体;例如，位置、人员、日期和组织。
• 文本分类：根据文本文档的内容对文本文档进行分类。 例如，将电子邮件筛选为 垃圾邮件 或 非垃圾邮件。
• 情绪分析：预测文本 情绪 的特定文本分类形式，例如，将社交媒体帖子分类为 积极、 中立或 负面。
• 文本摘要：减少文本量，同时保留其突出点。 例如，从多页文档生成短的一段摘要。

文本分析具有挑战性，因为语言很复杂，计算机很难理解。 最终，所有文本分析技术都基于从自然语言文本中提取 含义 的要求。