固有偏见的人类创建

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狭窄的方法 规则是由具有的，并且式。对静态资源的依赖阻碍了发现趋势和表达想法的新方式。 机器学习 基于机器学习的分析可以从文本示例中自然地发现模式。使用统计方法，将文档相互比较，以确定语料库中对于所需行为最重要和最有用的模式。 机器学习分析方法多种多样，可以从简单到复杂，但它们都具有相同的基本目标，即根据人类提供的示例学习最有价值和最独特的模式。

机器学习的好处 通过示例进行训练 需要不太复杂的语言资源，但学习对正在考虑的任务有用的模式。 可定制且可调整 可以更改和调整模型以适应未预期的新条件。 增加灵活性 机器学习模型捕获基于规则的方法所错 约旦手机号码列表 过的重要上下文，因为它们依赖于使用概率和统计来应用模式。 更多发现 机器学习模型揭示了思想表达方式的变化，这是人类专家意想不到的。 分析任何语言 分析新语言需要较少的语言专业知识，因为研究和开发需要较少的自定义资源。

机器学习的权衡 必须提供训练数据 机器学习需要大量的培训，但这种培训可以带来更多相关的见解。 精度略有下降 缺乏严格的规则会导致精确度略有下降，这是为了发现更多隐藏的见解而进行的权衡。在对话中发现更多上下文见解。 文档长度影响方法 分析短文档（如推文）与长如何衡量语音份额：PPC、SEO 和社交媒体 可以衡量 SEO、PPC 和社交媒体的声音份额。本文解释了如何计算它们，以及每种方法的优点。