如何检索运用自然语言处理 (NLP) 查找重要信息?

【导读】数据分析师现在已经是当下的热门岗位了，不过在其职谋其事，我们也要在工作中显示出自己的工作能力，才可以受到领导的嘉奖，在数据分析师工作过程中，自然语言处理是一个非常重要的环节，那么如何检索运用自然语言处理 (NLP) 查找重要信息呢?我们接着往下看。

数据预备和可视化

拜访、集成、配置、清理和转换数据，从 35 个以上的数据连接器导入文本，包含自助数据可视化功用，用于探究和了解文本数据。

解析

将文本拆分为单词、词组、标点符号和其他含义元素，以供给机器进行大规模文本剖析所需的人类框架。

通过率趋势剖析

运用无监督机器学习依据一同主题对文档进行分组。相关性评分核算每个文档与每个主题的相关程度，二进制符号表示主题成员联络高于给定阈值。

信息提取

运用功用强大、灵敏且可扩展的专有编程言语(即文本信息言语转译 (LITI))，从文本中提取特定信息或信息间联络。

混合建模办法

结合构建有用文本模型所需的各种功用，包含言语规矩、自然语言处理、机器学习和深度学习的丰厚组合。

情感剖析

识别文本中的片面信息;将其符号为正面、负面或中立;将该信息与实体相相关;并经过情感方针显现供给直观描绘。

灵敏布置

批量、经过 Hadoop、在流中以及经过 API 布置模型。评分代码是用于散布式处理的原生线程，最大极限运用核算资源，削减成果等待时间。

本地支撑多种言语

供给开箱即用的 NLP 功用，以运用由来自国际各地的本地言语专家创立的词典和言语财物来进行本地言语剖析。

开放式管道

供给多线程并行处理，以在支撑云的开放式架构进步行存储器剖析，答应灵敏的集成，用户能够挑选运用 SAS、Python、R、Java、Scala 或 Lua 进行编码。

扩展从许多文本数据中读取、组织和提取有用信息的人类行为

发现新趋势和潜在时机，借助自然语言处理、机器学习和深度学习办法以及言语规矩的正确组合，快速、不知疲倦地对不断增长的文本数据进行筛选，以识别首要思想或主题、提取要害术语、剖析情感并识别单词之间的相关，这有助于在需求时向人们供给正确的信息。

加速数据到决议计划的速度

依据供给的数据进行决议计划，缩小取得信息到采纳举动之间的距离，假如有人经过移动设备应用发表谈论或点击，SAS 可视化文本剖析当即运用存储器、数据库、数据流技术剖析数据，嵌入式可视化功用答应对数据和剖析进行可视化探究，一同还供给直观的仪表板，能够轻松地将成果传达给各相关者。

开放式生态体系促进协作和信息同享

SAS 可视化文本剖析供给了一个灵敏的环境，可支撑整个剖析生命周期(从数据预备到发现剖析洞察，再到将模型投入生产以完结价值)，在高度协作的作业区中创立、办理和同享内容(包含最佳实践管道)，该作业区可轻松与现有体系和开源技术集成。

经过自动化改善剖析作业流

智能算法和 NLP 技术可自动检测文本数据中的联络和情感，然后消除费时的人工剖析，经过自动生成规矩和交互式沙箱，增强人类主题专业常识运用，以筛选成果，该交互式沙箱让您能够经过评价规矩子集，来确认哪些规矩履行作用更好，拖放功用、最佳实践模板、简略的合并和拆分功用、轻松的主题晋级、自动规矩生成和一键式模型布置一同削减了所需的人工模型构建作业，然后节省出更多时间用以专注于查找重要信息。

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