¿Cuál es la diferencia entre análisis semántico y análisis de texto? ¡Es urgente! ! ! ! !

1. El análisis semántico es una etapa lógica en el proceso de compilación. La tarea del análisis semántico es examinar las propiedades y tipos sensibles al contexto del programa fuente correctamente estructurado. El análisis semántico consiste en comprobar si el programa fuente tiene errores semánticos y recopilar información de tipo para la etapa de generación de código. Por ejemplo, una de las tareas del análisis semántico es realizar una inspección de tipo, comprobando si cada operador tiene operandos permitidos por la especificación del lenguaje. El compilador debería informar un error cuando no se ajusta a la especificación del lenguaje. Algunos compiladores desean informar un error cuando se utilizan números reales como subíndices de una matriz. Por ejemplo, algunos programas estipulan que los operandos se pueden forzar, por lo que al realizar operaciones binarias en un número entero y un objeto real, el compilador debe convertir el número entero en un objeto real, lo que no puede considerarse un error en el programa fuente.

2. El análisis de texto se refiere a la representación del texto y la selección de elementos característicos; el análisis de texto es un tema básico en la minería de texto y la recuperación de información. Cuantifica palabras destacadas extraídas del texto para representar información del texto. Convertirlos de un texto sin formato no estructurado en información estructurada que las computadoras puedan reconocer y procesar, es decir, abstraer científicamente el texto y construir su modelo matemático para describir y reemplazar el texto. De esta forma, la computadora puede reconocer el texto mediante el cálculo y funcionamiento de este modelo. Dado que el texto son datos no estructurados, para extraer información útil de una gran cantidad de texto, primero se debe convertir el texto a una forma estructurada manejable. En la actualidad, la gente suele utilizar el modelo de espacio vectorial para describir vectores de texto. Sin embargo, si los elementos característicos obtenidos mediante el algoritmo de segmentación de palabras y el método estadístico de frecuencia de palabras se utilizan directamente para representar cada dimensión del vector de texto, entonces la dimensión de este vector será. ser muy grande. Este vector de texto sin procesar no solo genera una enorme sobrecarga computacional para el trabajo posterior, haciendo que todo el proceso de procesamiento sea muy ineficiente, sino que también daña la precisión de los algoritmos de clasificación y agrupamiento, lo que resulta en resultados insatisfactorios. Por lo tanto, es necesario purificar aún más los vectores de texto y encontrar las características del texto más representativas para garantizar el significado original. Para resolver este problema, la forma más eficaz es reducir la dimensionalidad mediante la selección de características.