屬於你的關鍵詞圖譜，是如何生成的？

能了解你的狀態、興趣的社交網絡關鍵詞圖譜，是如何生成的？ 輿情分析又是什麼？ 看完這個視頻，你對人工智能的了解就能輕鬆超過全世界 99% 的人類！

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風靡一時的微博關鍵詞圖譜，是如何生成的？

通過抓取用戶發送過的微博內容，進行分詞，再去除的、也、了等不攜帶主題信息的高頻停止詞後，統計其他詞語的出現頻率，就能得到每個人的微博關鍵詞 圖譜。 通過圖譜，用戶可以迅速了解自己的狀態、興趣，與他人的關鍵詞相似程度等等。

由於文章通常會有多個主題，這種處理方法也常常被用來對文本的主題進行判斷。 與機器相比，人類豈不是更擅長這件事？ 互聯網上的文本浩如煙海，這種方法能迅速分析文章的主題並為它們打上標籤，可以用來推薦給可能會感興趣的用戶。

同理， 通過分析用戶的微博、電商評論等內容，商家能夠了解商品情況和用戶感受。 或者乾脆為用戶打上標籤，分析他們的購買意願，實現個性化營銷。

除了內容推薦和精準營銷，這種方法也常常被用來分析人們對熱點事件的看法，以及事件的過程變化。 結合上一期我們提到的情感分析，還可以了解人們對事件的傾向性。

這些場景，其實都屬於輿情分析 。 根據特定問題的需要，NLP 技術能夠幫助生成對輿情的整理和深層理解，為人們的決策提供幫助。