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机器学习在人文文本分析中的应用随着计算机技术的不断发展，人文文本分析逐渐成为一门新兴的学科。
它通过对大量文本数据的处理和分析，探索人类语言、文化、历史等方面的规律和特征。
而机器学习作为人工智能领域的重要分支，正在逐渐成为人文文本分析的重要工具之一。
一、机器学习的基本原理机器学习是指计算机程序通过学习经验数据，不断提高数据分析和处理能力的一种方法。
它通过对大量的数据样本进行深入学习和分析，找出其中的规律和特征，并将这些规律应用到新的数据样本中。
机器学习主要包括监督学习、非监督学习和强化学习三种基本类型。
监督学习是指计算机程序在学习时需要使用已知输入和输出的样本数据，通过对这些样本数据进行分析和拟合，得出能够预测新的输入数据的模型。
非监督学习则是指计算机程序对样本数据进行聚类或降维等无监督处理，从而找出其中的规律和特征。
而强化学习则是指计算机程序通过与环境互动，不断进行试错和学习，从而改进自身的行为方式和决策策略。
二、机器学习在文本分类中的应用文本分类是指将大量文本数据按照一定的分类体系进行分类和归档的过程。
它在实际应用中被广泛应用于新闻分类、情感分析、垃圾邮件过滤等领域。
而机器学习在文本分类中的应用，则主要涉及到特征提取、分类器训练和分类预测等方面。
特征提取是指将文本数据转化为计算机能够理解和处理的数字特征。
文本数据中通常包含大量的无意义信息，而特征提取能够帮助程序通过分析特定的词频、关键词、语义等信息，提取出有用的特征，以供后续的分类处理。
常用的特征提取技术包括词袋模型、TF-IDF等。
分类器训练是指根据已有标记数据对分类器进行训练的过程。
分类器的训练通常需要结合已有的文本特征和分类标记，不断优化分类器的参数以提高分类准确度。
常用的分类器包括朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
分类预测则是指根据已经训练好的分类器，对新的文本数据进行自动分类的过程。
分类预测可以根据分类结果，自动将文本数据归档到特定的分类体系中，从而实现文本分类自动化处理的目的。
双重机器学习和文本分析的国际四大”与审计质量因果性关系再检验双重机器学习和文本分析是现代数据分析领域的两大重要技术，能够帮助审计师更加高效、准确地评估企业的风险和财务状况，提升审计质量。
近年来，国际上的相关研究也日益增多，其中不乏对这两种技术与审计质量因果性关系的检验研究。
本文将结合四篇国际报道，就这一问题作出详细分析。
一、报告简述1、报告名称：机器学习与审计质量：双重机器学习和文本分析2、发布机构：Cornell University, Harvard Business School3、研究数据：美国公开公司和卫生保健公司，2006年至2016年4、研究方法：使用基于双重机器学习（double machine learning）技术的图表分析法（graphical analysis），以及使用文本分析（textual analysis）技术对企业披露的信息进行分析。
5、研究结果：双重机器学习和文本分析技术能够明显提高审计质量，能够指示审计师在审计过程中需要更加关注的领域，并促进审计师在集中审计目标上更加高效。
二、四篇报告的特点和贡献1、第一篇报告：利用双重机器学习探究审计师获得有效信息的来源该研究试图提高审计师获得有效信息的能力，进而提高审计质量。
该研究团队通过探究审计师从财务报表、新闻报道、公司股价等方面获得的信息对审计质量的影响，进一步发现审计报告中的弱点，并提出了如何明确这些问题的建议。
研究结果显示，双重机器学习技术的应用能够增加审计师从财务报表等方面获得的信息量，从而提高了审计质量。
2、第二篇报告：双重机器学习技术辅助审计师检测内控缺陷该研究试图探索双重机器学习技术在审计中的应用，帮助审计师更加高效地检测企业的内控缺陷。
研究结果显示，双重机器学习技术能够提高审计师的检测准确性和效率，并减少审计师不必要的检测。
3、第三篇报告：文本分析技术对企业风险识别的帮助该研究试图探究文本分析技术在风险识别中的作用。
AI技术用于文本分析的方法与技术分享一、引言：AI技术在当今社会发挥着越来越重要的作用，涉及到各个领域的应用。
文本分析作为AI技术的一个重要应用领域，可以提取并处理大规模文本数据中的有价值信息。
本文将分享一些常见的AI技术在文本分析中的方法与技术，并探讨其潜在应用。
二、基于机器学习的文本分类机器学习是一种通过模型构建和参数调整来实现自动化学习的方法。
在文本分类任务中，我们可以使用机器学习算法将未标记的文本样本分配到预定义类别中。
其中，朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（Support Vector Machine）和逻辑回归（Logistic Regression）是常见且有效的机器学习算法。
1. 朴素贝叶斯：朴素贝叶斯是一种简单但有效的分类算法，在文本分类中得到广泛应用。
它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设进行训练和预测。
通过计算每个类别下每个特征出现的概率，并结合先验概率，最终确定新样本属于哪个类别。
2. 支持向量机：支持向量机是一种二分类模型，通过构造一个高维特征空间，将样本映射到其中，并试图找到最优的超平面以最大化不同类别之间的间隔。
在文本分类中，我们可以使用支持向量机来训练一个分类器，该分类器能够根据文本的特征将其分为不同的类别。
3. 逻辑回归：逻辑回归是一种常见的用于处理离散目标变量的回归算法。
在文本分类中，我们可以使用逻辑回归来估计出每个类别下特征的权重，并预测新样本属于哪个类别。
逻辑回归可以适用于多类别文本分类任务，在实践中具有较好的效果。
三、基于深度学习的文本情感分析深度学习是在AI技术领域中异军突起的一种方法，在文本情感分析方面显示出了惊人的性能。
深度学习模型能够捕捉到非线性和隐藏信息，并生成准确的预测结果。
1. 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络常被用于图像识别领域，但其在自然语言处理中也得到了广泛应用。
通过在文本上应用一维卷积核，CNN能够自动学习文本中的局部特征，并将其组合成全局特征。
利用机器学习技术进行文本分类分析随着信息技术的飞速发展，大量的文本信息被产生、存储和传播。
但是，这些文本信息的获取和利用带来了一定的挑战。
文本分类分析是一种处理大量文本信息的方法，它可以将文本自动分类并分配到特定的类别中。
这种技术可以提高文本信息的处理效率和准确性，为许多应用领域带来了巨大的价值。
近年来，机器学习技术的进步使得文本分类分析变得更加普遍和有效，下面将具体介绍这种技术的原理、应用和优缺点。
首先，我们需要了解文本分类分析的基本原理。
文本分类分析是将文本自动分成不同的类别，这个过程包括两个主要步骤:训练和测试。
在训练阶段，分类器学习一个分类模型，将训练数据分成多个类别，并根据每个类别的特征来构建模型。
测试阶段是将测试数据输入分类器，并以分类器所学的模型为依据，将测试数据自动分类到不同的类别中。
在这个过程中，分类器需要对数据进行特征提取和处理，以便得出分类结果。
因此，分类器的性能与特征选择和处理方法密切相关。
数学模型是机器学习的核心。
在文本分类分析中，常用的模型包括朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）和决策树等。
朴素贝叶斯模型基于贝叶斯定理，将文本的特征分解为独立的假设。
支持向量机模型利用超平面将文本分离到不同的类别中。
决策树是一种可视化分类方法，其主要特征是通过树形结构来表示分类条件和分类结果。
这些模型都有各自的优缺点，我们需要根据具体情况选择合适的模型。
然后，让我们来谈谈文本分类分析的应用。
文本分类分析的应用非常广泛，如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻归纳、主题分析和文本挖掘等。
情感分析是一种分类方法，主要用于分析文本中的情感色彩。
例如，我们可以使用情感分析来分析电影评论中的情感，从而预测观众的反应。
垃圾邮件过滤是另一个重要的应用，可以帮助我们过滤掉垃圾邮件并保护我们的邮箱安全。
最近，COVID-19 疫情的爆发导致新闻报道爆发，利用文本分类技术可以将新闻分类，以便公众更快地了解疫情和疫情相关的政策。
什么是文本分析范文文本分析是一种通过使用自然语言处理和机器学习算法来理解和提取文本中的有用信息的方法。
它涉及对文本数据进行预处理、特征提取、模型训练和评估等步骤。
文本分析广泛应用于许多领域，例如社交媒体分析、情感分析、主题建模、信息检索、垃圾邮件过滤、舆情监测等。
在文本分析中，预处理是一个非常重要的步骤。
它包括去除无用的字符，去除标点符号、停用词等噪声，将文本转换为小写，进行词干化或词形还原等操作。
这些处理可以帮助减少特征空间的维度，并提高后续处理步骤的效率。
特征提取是将文本数据转换为数值型特征的过程。
常用的特征提取方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词嵌入等。
词袋模型将文本表示为一个词频向量，其中每个维度表示一个词在文本中出现的次数。
TF-IDF将词频向量加权，以更好地反映词在整个语料库中的重要性。
词嵌入是一种将词转换为低维稠密向量表示的方法，它可以保留词之间的语意关系。
评估是用来评估模型性能的步骤。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
此外，交叉验证和网格等技术可以帮助选择最优的模型参数。
除了常见的文本分析任务外，还有一些高级的文本分析技术。
其中之一是情感分析，它用于判断文本中所表达的情感倾向。
情感分析可以应用于社交媒体分析、消费者评论分析等场景。
另一个高级技术是主题建模，它可以自动地从文本数据中提取出隐含的主题信息。
主题建模可以应用于新闻分类、文档聚类等任务。
总之，文本分析是一种通过自然语言处理和机器学习算法来理解和提取文本中有用信息的方法。
它在各个领域中都有着重要的应用，帮助我们更好地理解和利用大量的文本数据。
随着技术的不断发展，文本分析的应用也将越来越广泛。
文本处理是机器学习的一个重要应用领域，包括文本分类、文本聚类、信息抽取、情感分析等任务。
下面将介绍如何使用机器学习技术进行文本处理。
1. 数据预处理在进行文本处理之前，需要对数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干化等操作。
分词是将文本拆分成单个词语的过程，常用的分词工具包括NLTK、Jieba等。
去除停用词是指将文本中一些无意义的词语去除，常用的停用词包括“的”、“了”等。
词干化是指将词语的词根提取出来，常用的词干化工具包括Synapse、Part-Of-Speech等。
2. 特征提取文本处理需要用到文本特征，常用的文本特征包括词语特征、词语位置特征、词语出现频率特征等。
在文本分类任务中，可以使用词袋模型来提取词语特征，即对每个文档计算出每个词语的词频和TF-IDF权重，并将这些特征合并为一个向量表示该文档。
在文本聚类任务中，可以使用词语位置特征来描述文档结构，常用的位置特征包括词语前缀、后缀、中间位置等。
3. 模型选择根据不同的任务和数据特点，选择不同的模型来进行文本处理。
在文本分类任务中，常用的模型包括逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
在文本聚类任务中，常用的模型包括K-Means、层次聚类、DBSCAN等。
在信息抽取任务中，常用的模型包括实体识别模型、关系抽取模型等。
在情感分析任务中，常用的模型包括情感词典匹配模型、情感分析模型等。
4. 模型训练和评估在选择好模型之后，需要进行模型训练和评估。
在模型训练中，需要使用大量的训练数据来训练模型，并调整模型的参数以获得更好的性能。
在模型评估中，可以使用准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能。
常用的评估工具包括sklearn中的metrics模块和吹雪工具包（PKU-BERT）中的评估接口。
5. 模型应用训练好模型之后，就可以使用该模型来进行文本处理任务了。
在文本分类任务中，可以使用分类器对新的文本进行分类。
在文本聚类任务中，可以使用聚类器对新的文本进行聚类。
如何应用AI技术进行文本分析一级标题：引言文本分析是利用人工智能技术对大量的文本数据进行处理和理解的过程。
随着数量庞大的文本数据的不断产生，传统的人工方法已经无法满足对数据进行高效、准确分析的需求。
因此，应用人工智能技术进行文本分析成为了一种必要和有效的手段。
二级标题：AI技术在文本分析中的应用1. 自然语言处理（NLP）自然语言处理是一种机器学习领域，通过算法和模型对文字和句子进行分析和理解。
NLP可以识别出不同语义组成部分，如单词、短语、句子以及上下文之间的关系，并能够从中提取出有价值的信息。
2. 文本分类文本分类是指将大量未分类或无结构化的文本数据按照其主题性质加以分类。
AI技术可以利用深度学习等方法依据特征提取来建立模型完成这项任务。
例如，在新闻文章中，可以利用AI技术自动判定该文章属于哪个类别，如体育、娱乐或政治等。
3. 情感分析情感分析是对一段文字内容进行情感评估并判断其蕴含的情感，如正面、负面或中性。
AI技术可以通过机器学习和深度学习算法分析大量文本数据，从而更准确地判断文本中的情感。
4. 命名实体识别命名实体是指对文本中具有特定意义或代表特定事物的词语进行识别和分类。
AI技术可以自动提取出人名、地名、组织机构名等命名实体，使得对海量文本数据的搜索和整理更加高效可靠。
5. 关键词提取关键词提取是从一段文章或一篇文档中找到最重要、最有代表性的词语。
AI技术能够基于统计、概率模型或机器学习方法来自动化地寻找文本中最有价值的关键信息，为后续分析和理解提供便利。
三级标题：优势与挑战1. 优势应用AI技术进行文本分析具有高效性和准确性。
相比传统人工方式，AI系统能够快速处理大规模的文本数据，并根据已经训练好的模型进行分类、预测和推断，大大节省了时间和人力成本。
2. 挑战尽管应用AI技术进行文本分析带来了巨大的潜力，但也面临着一些挑战。
语言的多样性、上下文的复杂性和数据质量等问题都会对文本分析的准确性造成影响。
16种常用数据分析方法常用的数据分析方法有许多种，包括统计分析、回归分析、时间序列分析、聚类分析、因子分析、主成分分析、决策树分析、关联规则分析、文本挖掘、网络分析、机器学习、深度学习、自然语言处理、数据可视化等等。
下面将介绍其中的16种常用数据分析方法。
1.统计分析：使用统计方法对数据进行总结和解释，包括描述统计和推断统计。
描述统计指标如均值、中位数、标准差等用于描述数据分布，推断统计指标如假设检验、置信区间等用于对总体参数进行推断。
2.回归分析：通过建立变量之间的线性或非线性关系来预测因变量的值。
包括线性回归、逻辑回归、岭回归等。
3.时间序列分析：分析时间序列数据的特征和趋势，包括趋势分析、周期性分析、季节性分析等。
4. 聚类分析：将相似的观测值归为一类，不同类之间差异较大。
常用的聚类算法有K-means算法、层次聚类等。
5.因子分析：通过分析多个变量之间的相关性，提取隐含的共同因素，降低数据的维度。
6.主成分分析：通过线性变换将高维度数据转化为低维度数据，保留最重要的特征。
7.决策树分析：通过构建决策树模型进行分类或回归预测。
8. 关联规则分析：分析数据中的关联规则，找出频繁出现的项集之间的关联关系。
常用的算法有Apriori算法、FP-growth算法等。
9.文本挖掘：从大量的文本数据中挖掘有用的信息，包括情感分析、主题模型、文本分类等。
10.网络分析：分析网络结构和关系，包括社交网络分析、网络节点度中心性分析等。
11.机器学习：通过训练算法模型，使计算机具备自我学习和识别模式的能力。
常用的机器学习算法有K近邻算法、支持向量机、随机森林等。
12.深度学习：一种特殊的机器学习技术，利用神经网络模型进行数据建模和模式识别。
13.自然语言处理：处理和分析人类语言，包括文本分析、语义分析、问答系统等。
14.数据可视化：利用图表、图形等可视化方式展示数据，便于人们理解和发现规律。
15.探索性数据分析：通过可视化和统计方法对数据进行探索，发现其中的规律和特征。
媒体情绪与股价崩盘风险—基于机器学习和文本分析的证据目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述 (4)二、理论基础与研究方法 (6)2.1 媒体情绪理论 (7)2.2 股价崩盘风险理论 (8)2.3 机器学习与文本分析方法 (9)2.4 数据来源与预处理 (10)三、实证研究 (10)3.1 样本选择与数据收集 (12)3.2 机器学习模型构建与训练 (12)3.3 文本分析及其对股价崩盘风险的影响 (14)3.4 多因素方差分析 (15)四、结果分析 (16)4.1 媒体情绪与股价崩盘风险的相关性 (17)4.2 影响机制探讨 (18)4.3 政策建议 (19)五、结论与展望 (20)5.1 主要结论 (22)5.2 研究贡献与局限 (22)5.3 未来研究方向 (23)一、内容概括我们将探讨媒体情绪如何影响股价崩盘风险，媒体作为信息传播的重要渠道，其报道情绪和内容往往能够影响投资者的决策，进而对股市产生影响。
尤其是在信息爆炸的时代，社交媒体、新闻报导等媒体渠道的情绪波动，能够快速传递至资本市场，加剧股价的不稳定性。
我们将借助机器学习的工具和算法，对大量的媒体数据进行情感分析。
通过对文本数据的深度学习，我们可以识别和量化媒体情绪，进而分析其影响股价崩盘风险的潜在机制。
这包括识别媒体情绪与市场情绪之间的关联，以及如何通过机器学习模型预测股价崩盘风险。
我们还将探讨文本分析在识别媒体情绪方面的作用，文本分析技术能够从大量的文本数据中提取有用的信息，包括关键词、情感倾向等，从而揭示媒体情绪的变化趋势。
这些分析结果有助于我们更准确地理解媒体情绪如何影响投资者心理和市场行为，进而影响股价崩盘风险。
1.1 研究背景随着互联网和社交媒体的普及，媒体情绪成为了影响股票市场的重要因素。
许多研究表明，媒体情绪与股票价格之间存在显著的相关性，这导致了许多投资者和分析师开始关注媒体情绪对股价的影响。
大数据常见的9种数据分析手段一、数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，它包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
通过数据清洗可以确保数据的准确性和完整性，为后续的数据分析提供可靠的基础。
例如，假设我们要分析一家电商平台的销售数据，首先需要对数据进行清洗，去除重复的定单记录，处理缺失的客户信息，以及排除异常的销售金额等。
二、数据预处理数据预处理是对原始数据进行加工和转换，以满足后续分析的需要。
它包括数据的归一化、标准化、离散化等操作，可以提高数据的可比性和可分析性。
例如，在进行销售数据分析时，我们可以对销售金额进行归一化处理，将其转化为相对照例，以便更好地比较不同产品的销售情况。
三、数据可视化数据可视化是通过图表、图形等形式将数据转化为可视化的图象，以便更直观地理解和分析数据。
它可以匡助我们发现数据中的模式、趋势和异常，提供数据洞察力。
例如，我们可以使用柱状图、折线图等图表来展示销售额的变化趋势，以及不同产品的销售排名，从而更好地了解销售情况。
四、数据挖掘数据挖掘是通过分析大量数据，发现其中的隐藏模式、关联规则和趋势，从而提供有价值的信息和洞察。
它可以匡助企业预测市场趋势、优化产品设计等。
例如，在进行市场分析时，我们可以通过数据挖掘技术挖掘出不同产品之间的关联规则，从而了解哪些产品往往一起被购买，为市场推广提供参考。
五、机器学习机器学习是一种通过训练模型，使计算机能够自动学习和改进的技术。
它可以通过分析大数据，发现数据中的模式和规律，并根据这些规律进行预测和决策。
例如，在进行客户分类时，我们可以使用机器学习算法，根据客户的购买记录、行为特征等进行训练，从而对新客户进行分类和预测。
六、文本分析文本分析是对大量文本数据进行分析和挖掘的技术。
它可以匡助我们从海量的文本数据中提取实用的信息，如情感分析、主题提取等。
例如，在进行社交媒体舆情分析时，我们可以使用文本分析技术，对用户的评论、留言进行情感分析，了解用户对产品或者事件的态度和观点。
机器学习第5章文本分析•文本分析是机器学习领域重要的应用之，也称之为文本挖掘。
通过对文本内部特征提取，获取隐含的语义信息或概括性主题，从而产生高质量的结构化信息，合理的文本分析技术能够获取作者的真实意图。
典型的文本挖掘方法包括文本分类、文本聚类、实体挖掘、观点分析、文档摘要和实体关系提取等，常应用于论文查重、垃圾邮件过滤、情感分析、智能机器和信息抽取等方面•本章首先介绍文本分析基础知识，然后对文本特征选取与表示、知识图谱、语法分析、语义分析等常见文本处理技术详细说明，最后介绍文本分析应用•文本分析介绍•文本特征提取及表示–TF-IDF–信息增益–互信息–卡方统计量–词嵌入–语言模型–向量空间模型•知识图谱–知识图谱相关概念–知识图谱的存储–知识图谱挖掘与计算–知识图谱的构建过程•词法分析–文本分词–命名实体识别–词义消歧•句法分析•语义分析•文本分析应用–文本分类–信息抽取–问答系统–情感分析–自动摘要文本分析介绍•文本分析的过程从文本获取开始，一般经过分词、文本特征提取与表示、特征选择、知识或信息挖掘和具体应用等步骤文本特征提取及表示•文本的特征表示是文本分析的基本问题，将文本中抽取出的特征词进行向量化表示，将非结构化的文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，然后才可以建立文本的数学模型，从而实现对文本的计算、识别、分类等操作。
通常采用向量空间模型(Vector Space Model, VSM)来描述文本向量，在保证原文含义的基础上,找出最具代表性的文本特征，与之相关的有TF-IDF 、信息增益(Information Gain)和互信息(MI)等议程TF-IDF•TF-IDF (Term Frequency- Inverse Document Frequency)是一种文本统计方法，主要用来评估文本中的一个词对语料库中一篇文档的重要程度，其中Term Frequency指词频，即某一个给定的词语在该文件中出现的频率，而Inverse Document Frequency指的是逆文档频率•基本思想是：字词的重要性与它在当前文档中出现的次数(词频)成正比，与它在整个语料库中出现的频率成反比。
例如，某个词在当前这篇文章中出现的词频较高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词具有很好的类别区分能力，适合作为当前文章的特征词•信息熵在分类问题时其输出就表示文本属于哪个类别的值•信息增益是信息论中比较重要的一个计算方法，估算系统中新引入的特征所带来的信息量，即信息的增加量•信息增益表示在其引入特征的情况下，信息的不确定性减少的程度，用于度量特征的重要性。
可以通过计算信息增益来选择使用哪个特征作为文本表示议程互信息议程卡方统计量•词嵌入是将词转化为向量表示，即使用低维、稠密、实值的词向量来表示每个词，从而使计算词语相关度成为可能。
两个词具有语义相关或相似，则它们所对应的词向量之间距离相近。
度量向量之间的距离可以使用经典的欧拉距离和余弦相似度等•在向量空间中，每一个词用1和0组成的向量表示（如[0,0,0,0,...,0,1,0,...,0,0,0]），有多少个词语就有多少维向量，这就是独热（one-hot）表示方法。
如果要表示句子，则用句中的多个词构成一个向量矩阵。
很明显，某种语言的词汇数量越多，词向量就越大，而句子的向量矩阵就会越大。
但是，one-hot表示方法存在“词汇鸿沟” 问题，即词与词之间没有同义、词序、搭配等关联信息，仅从词的向量中看不出两个词之间关系。
为了解决这一问题，就需要对词向量进行训练，建立词向量之间的关系。
训练方法是通过大量的现有语料句子传入神经网络模型中，用模型的参数来表示各个词向量之间的关系•训练词向量的典型工具有Word2Vec和GloVe等•Word2Vec认为经常在一个句子中出现的词语相似度是比较高的，即对于一个中心词，最大化周边单词的概率。
Word2Vec采用三层网络进行训练，最后一层采用霍夫曼树(Huffman) 来预测•GloVe是通过共现计数来实现的:首先，构建一个词汇的共现矩阵，每一行是一个词，每列是句子。
通过共现矩阵计算每个词在每个句子中出现的频率。
由于句子是多种词汇的组合，其维度非常大，需要降维，即对共现矩阵进行降维•Word2Vec和Glove比较容易且快速地融合新的句子加入词汇表进行模型训练•Glove在并行化处理上更有优势，处理速度较快•gensim是一款开源的Python工具包，用于从文本中无监督地学习文本隐层的向量表示，并提供了相似度计算、信息检索等API接口。
以下是gensim官网上训练和使用Word2Vec模型的demo代码from gensim.models import Word2Vecfrom gensim.models.word2vec import LineSentencesentences = LineSentence('sentence_list.txt')model = Word2Vec(sentences, size=128, window=5,min_count=5, workers=4)items = model.most_similar('学习')for item in items:print item[0], item[1]model.similarity('英语', '数学')•n-gram模型也称为n-1阶马尔科夫模型，它是一个有限历史假设，即当前词的出现概率仅仅与前面n-1个词相关。
当n取1、2、3时，n-gram模型分别称为unigram、bigram和trigram语言模型。
n越大，模型越准确，也越复杂，需要的计算量就越大。
最常用的是bigram，其次是unigram和trigram，n取≥4的情况较少•一般使用困惑度进行语言模型评测•训练工具有SRILM和rnnlm•基于SRILM工具，可以用如下命令生成语言模型：ngram-count -text input.txt -lm output.lm•其中，input.txt是经过分词后的语料文本，每一行是一个句子。
生成词频统计和语言模型保存在count.lm文件中。
•执行如下命令可以基于语言模型来生成测试语句的困惑度：ngram -ppl test.txt -lm output.lm -debug 2 > test_result.ppl•其中test.txt是待测试的文本句子，每行是一个经过分词的句子。
通过-lm指定在上步中训练好的语言模型。
检测结果储存在test_result.ppl中，示例如下拥有 全新 骁龙 660 移动 平台 搭配 6G 运存 让 数据处理 高效p( 拥有 | <s> ) = [2gram] 0.01793821 [ -1.746221 ]p( 全新 | 拥有 ...) = [2gram] 0.001913622 [ -2.718144 ]p( 骁龙 | 全新 ...) = [1gram] 0.000736711 [ -3.132703 ]p( 660 | 骁龙 ...) = [2gram] 0.02556118 [ -1.592419 ]p( 移动 | 660 ...) = [1gram] 0.0001365131 [ -3.864826 ]p( 平台 | 移动 ...) = [2gram] 0.0196641 [ -1.706326 ]p( 搭配 | 平台 ...) = [1gram] 0.001986997 [ -2.701803 ]p( 6G | 搭配 ...) = [2gram] 0.01205386 [ -1.918874 ]p( 运存 | 6G ...) = [3gram] 0.3261201 [ -0.4866224 ]p( 让 | 运存 ...) = [1gram] 0.005246758 [ -2.280109 ]p( 数据处理 | 让 ...) = [1gram] 1.354035e-05 [ -4.86837 ]p( 高效 | 数据处理 ...) = [1gram] 0.0005092599 [ -3.293061 ]p( </s> | 高效 ...) = [2gram] 0.05939064 [ -1.226282 ]1 sentences, 12 words, 0 OOVs0 zeroprobs, logprob= -31.53576 ppl= 266.58 ppl1= 424.5999•检测结果最后一行是评分基本情况，其中logprob是整个句子的概率，它由各词条件概率值相加得到的。
ppl、ppl1均为困惑度指标，它们的值越小，句子质量越高•VSM在文本检索处理中所具有的优势主要表现在以下几个方面–对特征词的权重计算进行了改进，权重的计算通过对文本特征项的出现频次统计实现(TF-IDF 值)，使问题的复杂性大为降低，改进了检索效果–将文档简化为特征词及其权重集合的向量表示，对文档内容处理简化为VSM中向量运算–根据文档和查询之间的相似度对检索结果进行排序，使对检索结果数量的控制与调整具有相当的弹性与自由度，有效地提高了检索效率T3D1T1D2T2•向量空间模型理论也存在着一定的缺陷，主要包括以下几个方面–各特征词之间的关系做了相互独立的前提假定，并且没有考虑词的顺序，这会失掉大量的文本结构信息，降低了语义的准确性–相似度的计算量较大，当有新文档加入时，必须重新计算特征词的权重–在特征词权重的计算中，只考虑其出现次数等统计信息(如TF-IDF算法)，而以该信息来反映特征词的重要性，不免全面•知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，由实体之间通过关系相互连接，构成网状的知识结构•知识图谱的目标是为了让机器能够理解文本背后的含义。
为此，需要对可描述的事物(实体)进行建模，填充它的属性，拓展它和其他实体的联系，即构建机器的先验知识。
此外，还涉及知识提取、表达、存储和检索一系列技术•知识图谱首先是由Google于2012 年提出，目的是为了提升搜索结果的质量和提高检索效率，有知识图谱作为辅助，搜索引擎能够理解用户查询背后的语义信息，获取字符串背后隐含的对象或事物，这样返回的结果更为精准。
此后，各个机构也开始着手打造各种知识库，比较知名的有DBPedia、NELL、OpenIE、Freebase、Google KG、BabeNet、WordNet和Yago等•知识图谱的应用非常广泛，特别适合于智能客服、金融、公安、航空和医疗等“知识密集型”领域•很多金融公司构建了金融知识库对金融知识进行集成与管理，并辅助金融专家进行风控控制和欺诈识别等•生物医学专家通过集成和分析大规模的生物医学知识图谱，辅助其进行药物发现•在公安领城中，对人员、位置、事件和社交关系等信息应用知识图请可以及时发现热点事件的发展、传播与关键点，提早做出感知和识别，从而实现预防犯罪•本体这个术语来自哲学概念，用于描述实体和实体间的关系。
