1,語義分析是編譯過程的乙個邏輯階段， 語義分析的任務是對結構上正確的源程式進行上下文有關性質的審查，進行型別審查。語義分析是審查源程式有無語義錯誤，為**生成階段收集型別資訊。比如語義分析的乙個工作是進行型別審查，審查每個算符是否具有語言規範允許的運算物件，當不符合語言規範時，編譯程式應報告錯誤。如有的編譯程式要對實數用作陣列下標的情況報告錯誤。又比如某些某些程式規定運算物件可被強制，那麼當二目運算施於一整型和一實型物件時，編譯程式應將整型轉換為實型而不能認為是源程式的錯誤。2,文字分析是指對文字的表示及其特徵項的選取；文字分析是文字挖掘、資訊檢索的乙個基本問題，它把從文字中抽取出的特徵詞進行量化來表示文字資訊。將它們從乙個無結構的原始文字轉化為結構化的計算機可以識別處理的資訊，即對文字進行科學的抽象，建立它的數學模型，用以描述和代替文字。使計算機能夠通過對這種模型的計算和操作來實現對文字的識別。由於文字是非結構化的資料,要想從大量的文字中挖掘有用的資訊就必須首先將文字轉化為可處理的結構化形式。目前人們通常採用向量空間模型來描述文字向量,但是如果直接用分詞演算法和詞頻統計方法得到的特徵項來表示文字向量中的各個維,那麼這個向量的維度將是非常的大。這種未經處理的文字向量不僅給後續工作帶來巨大的計算開銷,使整個處理過程的效率非常低下,而且會損害分類、聚類演算法的精確性,從而使所得到的結果很難令人滿意。因此,必須對文字向量做進一步淨化處理,在保證原文含義的基礎上,找出對文字特徵類別最具代表性的文字特徵。為了解決這個問題,最有效的辦法就是通過
python，文字分析
記得將當前目錄設定為檔案目錄 spyder編譯器的右上角，本人用spyder filename input 請輸入你的檔名 file open filename txt try for eachline in file print eachline except print 開啟檔案出錯 final...
文字分析awk
awk awk是乙個強大的文字分析工具。相對於grep的查詢，sed的編輯，awk在其對資料分析並生成報告時，顯得尤為強大。簡單來說awk就是把檔案逐行的讀入，空格，製表符 為預設分隔符將每行切片，切開的部分再進行各種分析處理。awk f 支援自定義分隔符 支援正規表示式匹配 支援自定義變數，陣列 ...
文字分析系列 彙總
文字分析系列的文章是我在2012 2013年做某個專案的筆記和資料整理而成，所提到的演算法 實現方式都最終應用於專案開發，而並非只是概念上，當然文字分析領域非常大也非常艱深 包括google在內的大公司都有深入的研究和產品 以下的文章資料僅限於文字的零和判斷 關聯判斷 排重 分類 特徵抽取 文字分析...