智能推荐系统：基于内容的推荐算法_（4）.文本处理技术.docx
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文本处理技术
在基于内容的推荐系统中，文本处理技术是核心组成部分之一。通过有效的文本处理，我们可以从用户的行为数据、物品描述、用户评论等文本内容中提取出有用的信息，用于构建推荐模型。本节将详细介绍几种常用的文本处理技术，包括文本预处理、词向量化、文本相似度计算等，并结合具体示例进行说明。
1.文本预处理
文本预处理是文本处理的第一步，旨在将原始文本转换为适合机器学习算法使用的格式。常见的文本预处理步骤包括：
1.1分词
分词是将文本切分成一个个词语的过程。对于中文文本，常用的分词工具包括jieba、THULAC等。
示例：使用jieba进行中文分词
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