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1. ไบ’ๅŠจ่ฎพ่ฎกๆ˜ฏๆๅ‡็ฒ‰ไธๅ‚ไธŽ็š„ๆ ธๅฟƒๆ‰‹ๆฎต

ไบ’ๅŠจ่ฎพ่ฎกๆ˜ฏ็คพไบคๅช’ไฝ“ๅ†…ๅฎนๅˆ›ไฝœ่€…ๆๅ‡็ฒ‰ไธๅ‚ไธŽ็š„ๆ ธๅฟƒๆ‰‹ๆฎต๏ผŒ้€š่ฟ‡่ฎพ่ฎกไบ’ๅŠจ็Žฏ่Š‚ๅ’Œๅฝขๅผ๏ผŒ้ผ“ๅŠฑ็ฒ‰ไธๅ‚ไธŽๅ’Œไบ’ๅŠจใ€‚ไบ’ๅŠจ่ฎพ่ฎก็š„ไปทๅ€ผ๏ผš็”จๆˆทๅ‚ไธŽ๏ผˆไบ’ๅŠจ่ฎพ่ฎกๆๅ‡็”จๆˆทๅ‚ไธŽๅบฆ๏ผ‰๏ผ›็”จๆˆท่ฟžๆŽฅ๏ผˆไบ’ๅŠจๅŠ ๅผบๅˆ›ไฝœ่€…ไธŽ็ฒ‰ไธ็š„่ฟžๆŽฅ๏ผ‰๏ผ›ๅ†…ๅฎนไผ ๆ’ญ๏ผˆไบ’ๅŠจ้ฉฑๅŠจๅ†…ๅฎน็š„ไผ ๆ’ญ๏ผ‰ใ€‚ไบ’ๅŠจ่ฎพ่ฎก็š„ๅŽŸๅˆ™๏ผšไฝŽ้—จๆง›๏ผˆ็”จๆˆท่ฝปๆพๅ‚ไธŽ๏ผ‰๏ผ›ๆœ‰ไปทๅ€ผ๏ผˆ็”จๆˆทๅ‚ไธŽๆœ‰ไปทๅ€ผๅ›žๆŠฅ๏ผ‰๏ผ›ๆœ‰่ถฃๅ‘ณ๏ผˆไบ’ๅŠจ่ฎพ่ฎก็š„่ถฃๅ‘ณๆ€ง๏ผ‰ใ€‚

2. ไบ’ๅŠจ่ฎพ่ฎก็š„็ฑปๅž‹ไธŽๅฎžๆ–ฝ

ไบ’ๅŠจ่ฎพ่ฎก็š„็ฑปๅž‹ไธŽๅฎžๆ–ฝใ€‚ไบ’ๅŠจ็ฑปๅž‹๏ผš่ฏ„่ฎบไบ’ๅŠจ๏ผˆๅผ•ๅฏผ็”จๆˆท่ฏ„่ฎบๅ’Œ่ฎจ่ฎบ๏ผ‰๏ผ›ๆŠ•็ฅจๅ’Œ้—ฎ็ญ”๏ผˆ็”จๆˆท้€‰ๆ‹ฉๅ’Œๅ›ž็ญ”๏ผ‰๏ผ›ๆŒ‘ๆˆ˜ๅ’ŒๆดปๅŠจ๏ผˆ็”จๆˆทๅ‚ไธŽๆŒ‘ๆˆ˜ๅ’ŒๆดปๅŠจ๏ผ‰๏ผ›็›ดๆ’ญไบ’ๅŠจ๏ผˆๅฎžๆ—ถไบ’ๅŠจๅ’Œๅ้ฆˆ๏ผ‰ใ€‚ไบ’ๅŠจๅฎžๆ–ฝ๏ผšไบ’ๅŠจๆ—ถๆœบ็š„้€‰ๆ‹ฉ๏ผˆๆœ€ไฝณไบ’ๅŠจๆ—ถๆœบ๏ผ‰๏ผ›ไบ’ๅŠจๅผ•ๅฏผ็š„ๆ–นๅผ๏ผˆๅฆ‚ไฝ•ๅผ•ๅฏผ็”จๆˆทๅ‚ไธŽ๏ผ‰๏ผ›ไบ’ๅŠจๅ้ฆˆ็š„ๅ›žๅบ”๏ผˆๅŠๆ—ถๅ›žๅบ”็”จๆˆทไบ’ๅŠจ๏ผ‰ใ€‚ไบ’ๅŠจไผ˜ๅŒ–๏ผšๅŸบไบŽ็”จๆˆทๆ•ฐๆฎไผ˜ๅŒ–ไบ’ๅŠจ่ฎพ่ฎก๏ผ›ๆต‹่ฏ•ไธๅŒ็š„ไบ’ๅŠจๅฝขๅผ๏ผ›็”จๆˆทๅ้ฆˆ้ฉฑๅŠจ็š„ไบ’ๅŠจๆ”น่ฟ›ใ€‚

3. ไบ’ๅŠจๆ•ˆๆžœ่ฏ„ไผฐไธŽๆŒ็ปญไผ˜ๅŒ–

ไบ’ๅŠจๆ•ˆๆžœ่ฏ„ไผฐไธŽๆŒ็ปญไผ˜ๅŒ–ใ€‚่ฏ„ไผฐๆŒ‡ๆ ‡๏ผš็”จๆˆทๅ‚ไธŽ็އ๏ผˆๅ‚ไธŽไบ’ๅŠจ็š„็”จๆˆทๆฏ”ไพ‹๏ผ‰๏ผ›ไบ’ๅŠจ่ดจ้‡๏ผˆไบ’ๅŠจ็š„ๆทฑๅบฆๅ’Œ่ดจ้‡๏ผ‰๏ผ›ไบ’ๅŠจๅฏนๅˆ›ไฝœ่€…ๅ‘ๅฑ•็š„่ดก็Œฎใ€‚ไผ˜ๅŒ–ๆ–นๆณ•๏ผšๅŸบไบŽๆ•ฐๆฎไผ˜ๅŒ–ไบ’ๅŠจ็ญ–็•ฅ๏ผ›ๅผบๅŒ–ๆœ‰ๆ•ˆ็š„ไบ’ๅŠจๅฝขๅผ๏ผ›่ฐƒๆ•ดไฝŽๆ•ˆ็š„ไบ’ๅŠจ่ฎพ่ฎกใ€‚ไบ’ๅŠจ่ฎพ่ฎกๆ˜ฏ"ๅˆ›ไฝœ่€…ไธŽ็ฒ‰ไธ็š„่ฟžๆŽฅๆกฅๆข"โ€”โ€”้€š่ฟ‡ๆœ‰ๆ•ˆ็š„ไบ’ๅŠจ่ฎพ่ฎก๏ผŒๅขžๅผบ็ฒ‰ไธ็š„ๅ‚ไธŽๅ’Œ่ฟžๆŽฅ๏ผŒๆๅ‡ๅˆ›ไฝœ่€…็š„ๅฝฑๅ“ๅŠ›ๅ’Œ็คพๅŒบ็ฒ˜ๆ€งใ€‚

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1. ่ฏญไน‰ๅˆ†ๆžๆ˜ฏๅ†…ๅฎนไผ˜ๅŒ–็š„ๆทฑๅบฆๆ–นๆณ•

่ฏญไน‰ๅˆ†ๆž๏ผˆSemantic Analysis๏ผ‰ๆ˜ฏๆทฑๅ…ฅ็†่งฃๅ†…ๅฎนไธป้ข˜ๅ’Œๆฆ‚ๅฟตๅ…ณ็ณป็š„ๆ–นๆณ•๏ผŒๆ˜ฏๅ†…ๅฎนไผ˜ๅŒ–็š„้ซ˜็บง็ญ–็•ฅใ€‚่ฏญไน‰ๅˆ†ๆž็š„ไปทๅ€ผ๏ผšๆๅ‡ๅ†…ๅฎนๆทฑๅบฆ๏ผˆ็†่งฃไธป้ข˜็š„ๅฎŒๆ•ด่ฏญไน‰ๅœบ๏ผ‰ใ€ๆ”น่ฟ›ๅ†…ๅฎน็ป“ๆž„๏ผˆๅŸบไบŽ่ฏญไน‰ๅ…ณ็ณป็ป„็ป‡ๅ†…ๅฎน๏ผ‰ใ€ๅขžๅผบๅ†…ๅฎนๆƒๅจๆ€ง๏ผˆ่ฆ†็›–ไธป้ข˜็š„่ฏญไน‰ๅฎŒๆ•ดๆ€ง๏ผ‰ใ€‚่ฏญไน‰ๅˆ†ๆžๆ˜ฏ"ๅ†…ๅฎนๆฆ‚ๅฟตๅœฐๅ›พ็š„็ป˜ๅˆถ"โ€”โ€”็†่งฃไธป้ข˜ไธญๅŒ…ๅซ็š„ๆ‰€ๆœ‰ๆฆ‚ๅฟตๅ’Œๆฆ‚ๅฟตไน‹้—ด็š„ๅ…ณ็ณป๏ผŒ็กฎไฟๅ†…ๅฎนๅ…จ้ข่ฆ†็›–ใ€‚

2. ไธป้ข˜ๅปบๆจกไธŽๅ†…ๅฎนไผ˜ๅŒ–็ญ–็•ฅ

ไธป้ข˜ๅปบๆจก๏ผˆTopic Modeling๏ผ‰ๅ’Œๅ†…ๅฎนไผ˜ๅŒ–็ญ–็•ฅ็กฎไฟๅ†…ๅฎน็š„่ฏญไน‰ๅฎŒๆ•ดใ€‚ไธป้ข˜ๅปบๆจกๆ–นๆณ•๏ผšLDA๏ผˆLatent Dirichlet Allocation๏ผ‰่ฏ†ๅˆซๆ–‡ๆกฃไธญ็š„ไธป้ข˜ๅˆ†ๅธƒ๏ผ›ๅ…ณ้”ฎ่ฏ่š็ฑป๏ผˆๅฐ†็›ธๅ…ณๅ…ณ้”ฎ่ฏๅˆ†็ป„ไธบไธป้ข˜๏ผ‰๏ผ›ๅฎžไฝ“่ฏ†ๅˆซ๏ผˆ่ฏ†ๅˆซๅ†…ๅฎนไธญ็š„ๅฎžไฝ“ๅ’Œๅ…ณ็ณป๏ผ‰ใ€‚ๅŸบไบŽไธป้ข˜ๅปบๆจก็š„ๅ†…ๅฎนไผ˜ๅŒ–๏ผšไธป้ข˜่ฆ†็›–ๅˆ†ๆžโ€”โ€”่ฏ†ๅˆซๅ†…ๅฎนไธญ่ฆ†็›–็š„ไธป้ข˜ๅ’Œ็ผบๅคฑ็š„ไธป้ข˜๏ผ›ไธป้ข˜ๅ…ณ่”ๅขžๅผบโ€”โ€”้€š่ฟ‡ๅ†…้ƒจ้“พๆŽฅๅปบ็ซ‹ไธป้ข˜ไน‹้—ด็š„ๅ…ณ็ณป๏ผ›ไธป้ข˜ๆทฑๅบฆๆ‰ฉๅฑ•โ€”โ€”ๅœจ็ผบๅคฑ็š„ไธป้ข˜ไธŠๅขžๅŠ ๅ†…ๅฎนใ€‚ไธป้ข˜ๅปบๆจกๆ˜ฏ"ๅ†…ๅฎน่ฏญไน‰็š„ๅฎš้‡ๅˆ†ๆž"โ€”โ€”้€š่ฟ‡็ฎ—ๆณ•่ฏ†ๅˆซๅ†…ๅฎน็š„ไธป้ข˜่ฆ†็›–๏ผŒๆŒ‡ๅฏผๅ†…ๅฎนไผ˜ๅŒ–ใ€‚

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