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文本分析与机器学习

文章阐述了关于文本分析与机器学习，以及文本分析的应用的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

“新批评”法 “新批评”的方法很基础，但也很实用，即从文本中“细读”出那些语言的非日常化运用，如“反讽”、“张力”等。“细读”现在已成为包括各种文本分析在内的一个基本功。

文本分析的三种方法是：词频统计、情感分析和主题建模。词频统计的解析词频统计是文本分析中最基本的方法之一。它通过计算每个单词在文本中出现的频率来揭示文本的特征和重要信息。通过统计每个单词的出现次数，可以了解到在文本中哪些单词使用频率较高，从而推测出文本的主题或关键内容。

（图片来源网络，侵删）

文本分析法，包括三种主要方法：新批评细读法、叙述学分析法和符号学分析法，它们在文学批评中占据重要地位。新批评细读法源于二十世纪的英国，以英国学者约·兰塞姆的论文集命名。它强调对作品进行详尽的语义分析，通过字词、语境和修辞特点的精细解读，捕捉作品的深层含义。

文本分析法（内容分析法）是指从文本的表层深入到文本的深层，从而发现那些不能为普通阅读所把握的深层意义。方法有“新批评”法、文化研究法、互文法。

文本分析方法：“新批评”细读法 “新批评”细读法不是一种自我感兴趣的印象式批评，而是一种“细致的诠释”，是对作品作详尽分析和解释的批评方式。

（图片来源网络，侵删）

文本分析法是指从文本的表层深入到文本的深层，从而发现那些不能为普通阅读所把握的深层意义。方法有新批评法、文化研究法、互文法。新批评的方法很基础，但也很实用，即从文本中细读出那些语言的非日常化运用，如反讽、张力等。细读现在已成为包括各种文本分析在内的一个基本功。

就我个人理解而言，我认为机器学习法只是情感文本分析的方***之一，至于数据挖掘，也是通过对文档的数据收取，进行情感分析的。也是对情感文本分析的方***之一。所以，情感分析是主体的话，文本分类、机器学习、数据挖掘都是方式方法。这些方法可以共同应用在一个情感分析中，也可以分别独立存在。

涉及到实体识别、时间抽取、因果关系抽取等关键技术。文本挖掘（或者文本数据挖掘）：包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习的。机器翻译：把输入的源语言文本通过自动翻译获得另外一种语言的文本。

该程序包含自然语言处理、机器学习、计算机视觉、语音识别与合成、智能机器人、数据挖掘与分析、专家系统与知识图谱、生物特征识别、人工智能芯片与硬件、智能家居与物联网、AI医疗健康、AI金融等模块。自然语言处理：文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译、问答系统等。

方法不同：文本挖掘主要运用机器学习和数据挖掘技术，如分类算法、聚类算法等；而大语言模型主要基于神经网络结构进行训练，如循环神经网络和变压器模型。应用场景不同：文本挖掘可以应用于信息检索、情感分析、用户评论分析等领域；大语言模型可以应用于机器翻译、文本生成、对话系统等领域。

会计文本分析是一种针对财务报表、会计记录、财务管理相关文本的分析方法，通过对会计科目、账目、报表等文本数据进行系统的分析、研究和解析，从中提炼出经济活动的本质特征和规律，以及对企业财务运营情况进行综合评价的方法。

所谓文本分析，是指以文本数据为信息来源，运用特定的技术挖掘文本的情绪、可读性、相似度等文本特征，并利用这些特征进行实证研究的技术。

会计凭证类；总账、明细账、日记账和辅助账簿（不包括现金和银行存款）；会计移交清册；行政单位和事业单位的各种会计凭证；各种完税凭证和缴退库凭证；财政总预算拨款凭证及其他会计凭证；农牧业税结算凭证；会计移交清册。

会计账簿类别总账15年包括日记总账；15年明细账户；现金日记账15年，存款日记账25年；固定资产卡片固定资产报废清理后保存5年；辅助账簿15年财务报告类包括各级主管部门的汇总财务报告。3年月度季度财务报告包括文字分析；10年财务报告（决算）永久包括文本分析。

CMA考试是考什么CMA考试内容由《P1财务规划、绩效与分析》和《P2战略财务管理》组成，这二者不同于传统的会计考试，更多的是注重考生战略思维和头脑的培养。CMA考试内容上主要是对于企业内部经营，帮公司控制成本，提高盈利，提高内部竞争能力和总体绩效，进而提升绩效。

分析：企业发生的交易或者事（生产A产品）项导致其承担负债（利息150元）而又不确认为一项资产的，在发生时确认为费用，计入当期（财务费用150元）损益。

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