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文本分析的4V特征之一Variety特征引语Variety特征引语/01

在线网络环境中，文本类型数据的分析技术符合典型的大数据技术的基本特征，4V特征。引语Variety特征/02数据分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便储存的以数据库/文本为主的结构变化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。Variety特征

对结构化数据进行分析，可以直接采用统计推断分析法、机器学习方法、深度学习方法进行处理，这些数据分析方法在相关理论及技术应用当前已经发展得非常成熟。然而，当前非结构化数据分析方法的发展阻力却较大。尤其文本类型数据的复杂性、变化性都很高，当前技术仍主要是将文本类型数据转化成结构化数据，再通过传统的数据挖掘方法进行处理。Variety特征

文本类型数据的核心是人类社会的语言内容，语言则是人的情感及行为的综合体现。因此，文本类型数据本质上就带有大量人为的复杂性因素，其分析难度远远大于一般的结构化数据。将文本类型数据转化成结构化数据时需要一系列复杂、烦琐的技术环节，这导致文本分析技术相对于数据挖掘技术的的发展滞后很多。文本分析技术在未来仍具有充足的探索空间。Variety特征

此外，数据在多样性也要求分析文本数据时需要设计符合其基本特征的算法，这要求数据分析者要关注文本数据的产生过程和具体应用场景。文本类型的数据会涉及不同有知识领域、不同的场景，同时以不同的表达方式呈现给用户。这些特点，都是文本类型数据多样性的具体表现。Variety特征

当考虑数据的多样性设计文本分析方法时，需要根据具体问题、场景有针对性地设计符合领域特征的特定方法，不能一概而论，正是由于这种原因，文本类型数据与结构化数据相比，分析难度更大，分析者往往需要不断地设计对实际问题具备深入的理解，也要对与文本分析技术相关的算法和原理具备强硬

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