基于专家知识的复杂规则有时需要多

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现在您已经知道可以使用文本分析做什么，让我们看看两种主要的方法。 你可能会喜欢 情绪报告 探讨我们如何在网上分享情感及其对品牌的影响 语言规则与机器学习分析 文本分析有两种主要方法： 语言规则 机器学习模型 每种方法都有特定的优点和缺点，具体取决于您的分析目标。为了最大限度地提高效率和见解的相关价值，为您的用例选择正确的方法非常重要。 语言规则 基于规则的模式匹配可以基于简单的布尔关键字或更复杂的模型，这些模型是由语言专家随着时间的推移而编译的。

语言规则的范围可以从识别词性、语法和词形变化到有关不同主题、区域和文体变化的规则。这种基于规则的方法可以快速应用于一组文档以进行快速分析。 语言规则的好处 快速分析 分析运行 约旦手机号码列表 速度很快（创建规则后）。 错误很容易被发现 易于理解规则在哪里成功以及在哪里返回不相关的数据。 粒度分析 文本可以分成更小的块进行分析。 结果与预期非常吻合 基于规则的分析会找到您正在寻找的内容，但通常会强化最初的假设，而不是用更广泛的视角来挑战它们。

语言规则权衡 规则总有例外 语言是可变的、不断变化的，而且通常是非正式的。规则不可能解释文本中表达含义的所有方式。由于规则的僵化，基于语言规则的文本分析经常会错过相关信息。 建立复杂的规则可能需要数年时间年的研究才能编译执行分析所需的资源。 每种语言的详细开发 某些尚未被广泛研究的语言在对语法和词汇的独特特征进行广泛研究之前可能不容易分析。