人工智能分词处理，人工智能析取

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能分词处理的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能分词处理的解答，让我们一起看看吧。

词云可视化——中文分词与词云制作？

第一：主题和意义

你为什么需要制作个性化词云，是艺术品还是研究分析内容的一种表现方式，是文本挖掘技术的可视化，还是为了传播更方便。形式大于内容，在有内容的前提下，可视化也是一种分析！当然我更倾向文本挖掘后的内容可视化。

当然，我也不反对纯粹为了表现或者玩玩的可视化，玩也是一种学习。 因此选择什么主题，什么主题适合用个性化词云表现就更为重要了。比如：为大人物明星打标签，品牌logo打标签，SUV汽车打标签，电视台台标打标签都是好的创意和选择。

第二：语料收集

个性化词云是依赖语料和抽取语料关键词呈现的，如果你有了要表现的词云标签，就可以直接制作词云了。记住这里要有两个数据：1、标签关键词 2、关键词词频，词频决定关键词的显示大小。

语料的收集依赖你的主题和想法，从应用的角度我们主要是为了分析微博，所有微博是最好的语料来源，也是文本挖掘的结果。当然你可以从任何途径和资源活动要表现的语料。

第三：分词和关键词抽取

当你获得语料后，如果需要抽取关键词，就需要学习中文分词。中文分词对一些人是技术和障碍，但是现在中文分词是一个简单而通用的技术，很多软件和在线工具都可以完成一般意义下的分词。

如：Rweibo、weiRbo、中科院张华平老师ICTCLAS2012、武大沈阳老师的ROST CM等，这里推荐初学者考虑用ROST-CM工具入手，分词主要考虑是否可以用户自定义词典和剔除、词性标注等。

少量语料的分词比较简单，但海量语料的分词要有一定难度和数据处理能力。

到此，以上就是小编对于人工智能分词处理的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能分词处理的1点解答对大家有用。