第一步建立索引 首先，我们导入一些示例、 （检索）和 生成），每个环节都有多种有效的优化方式。 在下一篇文章中，风叔将重点围绕 （索引）环节，详细介绍优化索引的四种高级方法。 本文由人人都是产品经理作者 风叔 ，微信公众号： 风叔云
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布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图 土耳其电子邮件列表 来自，基于 CC0 协议。在电商的交易过程中，用户从下单前的售前咨询到下单完成后的产品评价，产生了大量的文本数据。通过NLP技术进行文本分析，可以帮助商家了解用户需求，发现产品竞争优劣势，挖掘市场机会点，调整运营策略，提升用户购买转化率。具体怎么做呢？一起来文中看看吧。 一、什么是文]
本分析 术的介
绍 自然语言处理 是研究人与计算机交互 供应链运营技术：提高效率和可视性 的语言问题的一门学科。我们平时使用的语言，中文、英语等即为自然语言，自然语言处理即为一种能让计算机理解人类语言的技术。自然语言处理的应用十分广泛，例如：机器翻译、手写体和印刷体字符识别
语音识别及文
语转换、信息检索、信息抽取与过滤、文本分类 AFB 目录 与聚类、舆情分析和观点挖掘等。 文本分析应用的就是NLP技术，市面上有很多应用NLP技术研发的语义分析产品，基本原理都是通过文本数据处理，圈定关键词，分析关键词的词频，提炼用户观点。 . 文本分析的价值 文本数据属于非结构化数据数据信息更为复杂，具有不规则、不完整性特征，无法通过既定的数据模型直接分析。需要将文本数据进行预处理，输出可以应用数据库二位逻辑表来表现的数据。 文本数据的来源很多，例如微博、小红书、知乎、淘宝、论坛、视频网站等等。在电商领域，本文数据来源主要来自电商直播的聊天窗口、客服咨询界面、产品售后评价等。分析方法主要为文本数据预处理，
