使用量化分析技术挖住房公积金贷款额度掘中文文本信息的方法
1. 导言
跟着人工智能技能和大数据技能的开展,量化剖析办法在信息处理和决议计划支撑中得到了广泛的使用。尤其是在处理大规模的文本信息时,选用量化剖析办法能够愈加高效地从中提取有价值的信息。
2. 中文文本信息的特色与剖析办法挑选
中文文本信息具有言语互译难、结构复杂多变等特色,在量化剖析中需求考虑到这些特色挑选适宜的办法。一般来说,可选用词频核算、主题模型、情感剖析、实体辨认等办法进行剖析。
3. 词频核算词频核算是最简略的文本量化办法,其间心思维是经过核算文本中每个词呈现的频率来了解文本的特征。在中文文本中能够选用根据字的办法或根据词的办法进行核算,根据词的办法较为常见。经过词频核算能够了解文本的主题和关键词,但也简单被一些常用词污染。
4. 主题模型
主题模型能够经过对很多文本的剖析找到其间的主题和隐含联系。主题模型剖析的根本流程是:首先将文本分红若干华章,然后对每篇文章进行分词和向量化处理。之后经过主题模型算法对样本文本进行拟合,找到文本中潜在的主题词调集。终究经过比照各篇文章中的主题词调集来发现其间的相相关系。
5. 情感剖析情感剖析是一种根据自然言语处理的文本量化办法,其方针是辨认文本中表达的情感情绪。情感剖析一般能够分为单文档情感剖析和多文档情感剖析。在单文档情感剖析中,主要是经过对文本中情感词汇的核算和剖析来核算情感得分。在多文档情感剖析中,要考虑到文本之间的相关,包含文本来历、时刻、主题等要素。
6. 实体辨认
实体辨认是指在文本中辨认出具有特定类别的实体(如人名、地名、组织名等)。实体辨认在新闻报道等范畴有较为广泛的使用。在中文文本中,因为没有显着的分隔符(如空格)来分隔词语,所以实体辨认难度较大,需求凭借分词等技能来进行处理。
7. 总结
量化剖析技能是处理大规模文本信息的必备技能,挑选适宜的剖析办法能够更好地从中提取有价值的信息。在中文文本中,需求考虑到其特有的特色挑选适宜的剖析办法。词频核算、主题模型、情感剖析、实体辨认等办法是常用的中文文本量化剖析办法。
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