对于文本的理解与分析，不同于图像处理和音频处理。由于每天产生的文本数据量过于庞大，因此人工标注的代价过于高昂，需要使用无监督学习算法 。
潜在语义分析就是针对文本数据多主题的特点而设计的。这种技术可以通过无监督的方式从文本中分析出多个潜在的主题，完成聚类算法不能完成的任务。
词袋模型：
是用于描述文本的一个简单的数学模型，也是常用的一种文本特征提取方式。其基本思想是忽略难以建模的词句结构、保留体现主题的词语计数。
中文分词：
首先需要将句子中的词语分开。才能根据词语构建词袋。大多基于匹配与统计学的方法。
停止词：
不携带任何主题信息的高频词称为停止词。
词频率、文档频率、逆文档率。
词频率-逆文档率是对词频率的一种修正，作为文档的特征。
主题模型：
是描述语料库及其中潜在主题的一类数学模型。
