文本挖掘

情感分析，又称意见挖掘，是自然语言处理领域的重要分支，旨在通过计算技术自动识别、提取和分析文本中的主观信息、观点和情感倾向。随着社交媒体、电商评论和在线论坛的爆炸式增长，情感分析技术已成为企业洞察用户需求、优化产品服务和监控品牌声誉的关键工具。 传统的情感分析方法主要依赖于词典和简单的机器学习模型，如支持向量机。这些方法往往难以捕捉文本中复杂的语义信息和上下…

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，致力于让计算机理解、解释和生成人类语言。从早期的基于规则的方法到如今的深度学习模型，NLP技术的发展经历了多个关键阶段。其核心任务包括文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译和问答系统等。 NLP算法通常分为三大类：基于规则的方法、统计学习方法和深度学习方法。传统方法依赖于语言学专家手工构建的规则，而现代方法…

处理PDF文件的第一步是提取其中的文本内容。Python生态系统中提供了多个强大的库来完成这项任务。PyPDF2是一个纯Python库，能够处理基本的文本提取任务，但对于复杂格式的PDF支持有限。pdfplumber库则更为强大，它不仅能够提取文本，还能保留文本的布局信息，如位置和字体。 对于包含扫描图像的PDF文件，光学字符识别（OCR）技术是必不可少的。…