文本解析流程

文本解析流程通常包括以下几个步骤：首先，对原始文本进行预处理，如去除停用词、标点符号等；接着，将文本转换为结构化数据，如词袋模型、TF-IDF向量等；然后，根据任务需求选择合适的特征提取方法，如词嵌入、主题模型等；接下来，利用机器学习或深度学习算法对特征进行训练和优化，以实现分类、聚类、命名实体识别等任务；最后，对模型进行评估和调优，以提高其在实际应用中的性能。整个流程需要不断迭代和优化，以满足不同场景下的需求。