文本模式检测是一种用于分析和识别文本数据中的模式和规律的技术。它主要应用于自然语言处理、信息检索、机器学习等领域。
常见的文本模式检测对象包括但不限于：
文本分类：将文本数据分为不同的类别，如新闻、小说、论文等。
情感分析：判断文本中表达的情感是积极、消极还是中性。
关键词提取：从文本中提取关键的词语或短语。
文本聚类：将相似的文本数据聚集在一起。
命名实体识别：识别文本中的人名、地名、组织机构名等实体。
语法分析：分析文本的语法结构，如句子成分、词性等。
语义分析：理解文本的语义信息，如词语之间的关系、句子的含义等。
