文本分析的技術特點是什麽？

由於詞義庫是通過自我學習形成的，不需要事先建立龐大的詞典庫，最重要的是學習是持續的，系統對詞義的理解會隨著外界的變化而變化，可以不斷添加新詞。因為同壹個詞的含義對於不同的人可能是不同的，所以我們可以根據每個用戶的習慣形成自己的子詞義庫，並且我們可以使用子詞義庫對文本進行兩次分析以產生個性化的結果。系統的學習可以分為兩種方式:知識學習系統在互聯網上自動進行，在沒有特定目的地的情況下吸收互聯網上的各種信息，並將收集的信息作為知識進行分析和保存。整個過程可以24小時不間斷進行，無需人工幹預。用戶每次使用經驗學習時，結果將作為經驗保留，並且知識學習的結果將被修訂。分詞技術不追求100%的準確率，註重實用性和快速性，不依賴於龐大的詞匯量或知識庫。因此，它可以解決人名、地名、新興詞匯等的分詞。傳統的分詞方法很難解決這些問題，尤其是新詞的分詞，這幾乎是壹個世界性的難題。因為整個核心算法不是基於單詞、字典和語法，而是從模仿人類對語言的理解開始的。例如，壹個孩子可以在不查字典和語法的情況下理解別人說的話，因此核心可以在英語和其他書面語言中使用稍加修改，就像壹個嬰兒壹樣，他可以學習妳把他放在哪個國家的當地語言。