Интеллектуальный анализ текста работает путём преобразования необработанного, неструктурированного текста в структурированный формат. 2 Это позволяет проводить количественный анализ и выявлять важные закономерности. 2

Процесс интеллектуального анализа текста включает в себя несколько ключевых этапов: 2

1. Предварительная обработка текста. 2 Очистка и подготовка текстовых данных. 2 Например, удаление специальных символов и знаков препинания, преобразование всего текста в нижний регистр и решение таких проблем, как кодировка и разрывы строк. 2
2. Токенизация. 2 Разбиение текста на отдельные слова или токены. 2 Это создаёт структурированное представление текста, с которым может работать компьютер. 2 Каждый токен становится точкой данных для анализа. 2
3. Удаление стоп-слов. 2 Распространённые слова, такие как «the», «and» или «is», не несут существенного значения. 2
4. Извлечение признаков. 2 На этом этапе необработанные текстовые данные преобразуются в формат, который могут обрабатывать модели машинного обучения. 2 Распространённые методы включают представление в виде набора слов, векторы, обратные частоте термина в документе, и встраивание слов. 2 Эти представления преобразуют текст в числовые характеристики, позволяя алгоритмам анализировать и классифицировать данные. 2
5. Обучение модели. 2 Алгоритмы машинного обучения обучаются на помеченных данных. 2 Во время обучения модели учатся распознавать шаблоны и подсказки в тексте. 2
6. Интерпретация и оценка. 5 На этом шаге происходит анализ результатов в зависимости от поставленных целей. 5