这期内容当中小编将会给大家带来有关Python中怎么实现文本分析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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任务(Task)
人为判断同义词很简单，但用程序来判断就不简单了。小爱想到了两种方式：制作一个同义词库;计算所有词语的相似度，将相似度高于阈值的词语作为同义词。
同义词库。在网上百度一番，只发现了一个哈工大的同义词库，满心欢喜地点进去一看，发现页面已经不存在了，真是欲哭无泪!小爱心想，要不自己制作一个同义词库?再仔细一思考其中工作量，算了，还是打消念头吧，这种方式行不通。
相似度计算。小爱查询到Python中的synonyms库提供了计算两个词语相似度的方法，结果还较为靠谱，于是就准备采用此种方式了。
行动(Action)
在找了一篇几百字的文章进行测试之后，小爱发现这种方式行得通。于是就正式开始运用于公司的文本数据了。这时，新的问题又出现了。
公司的客户反馈数据有数十上百万条，分词后的词语集合在去除停用词之后也有几万个，小爱的代码在计算相似度的时候卡住了。这个时候小爱才醒悟过来：样本数据分词的词语量少，计算量自然少，但随着词语数量的增加，计算量也是呈指数增长的。
上述就是小编为大家分享的Python中怎么实现文本分析了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
