Введение
В рамках искусственного интеллекта анализ текста — это подмножество обработки естественного языка (NLP), позволяющее компьютерам извлекать смысл, структуру и аналитические сведения из неструктурированного текста. Организации используют анализ текста для преобразования отзывов клиентов, запросов в службу поддержки, контрактов и сообщений социальных сетей в полезную информацию.
Методы обработки и анализа текста развивались на протяжении многих лет, от простых статистических вычислений на основе терминов до векторных языковых моделей, инкапсулирующих семантический смысл. Ниже приведены некоторые распространенные варианты использования для анализа текста:
- Обнаружение языка: определение языка (или языков), в котором записывается текст, часто в качестве первого шага в многоэтапном рабочем процессе обработки текста.
- Извлечение ключевых терминов: определение важных слов и фраз в тексте, чтобы помочь определить темы и темы, которые он обсуждает.
- Обнаружение сущностей: определение именованных сущностей, упомянутых в тексте; например, места, люди, даты и организации.
- Обнаружение персональных данных (PII): определение и изменение личных сведений в тексте, таких как имена, адреса, номера телефонов, сведения о финансовой учетной записи и другие конфиденциальные сведения.
- Классификация текста: классификация текстовых документов на основе их содержимого. Например, фильтрация электронной почты в виде спама или не спама.
- Анализ тональности: определенная форма классификации текста, которая прогнозирует тональность текста , например, классификация сообщений социальных сетей как положительные, нейтральные или отрицательные.
- Сводка текста: уменьшение объема текста при сохранении его важных точек. Например, создание краткой сводки по одному абзацу из многостраничного документа.
Анализ текста является сложным, так как язык является сложным, и компьютеры находят его трудно понять. В конечном счете, все методы анализа текста основаны на требованиях к извлечению смысла из текста естественного языка.
Замечание
Мы понимаем, что разные люди любят учиться по-разному. Этот модуль можно выполнить в видеоформате или прочитать его как текст и изображения. Текст содержит больше подробностей, чем видео, поэтому в некоторых случаях может потребоваться ссылаться на него как дополнительный материал для презентации видео.