Mathematica的新功能——特征提取
Mathematica是一款强大的计算机代数系统，通过不断升级，它增加了许多新功能。其中一个新功能是特征提取（Feature Extraction）。本文将介绍如何使用Mathematica的特征提取功能，以及如何应用它来分析文本数据。
加载文章和分隔句子
首先，我们需要加载一篇文章，这里我们选择了《Alice梦游记》作为示例。使用Mathematica的ExampleData函数可以轻松加载这篇
```mathematica
alice ExampleData[{"Text", "AliceInWonderland"}];
```
加载完成后，我们将文章分割成单句。可以使用TextSentences函数实现这个功能：
```mathematica
sentences TextSentences[alice];
```
特征提取
接下来，我们使用Mathematica的FeatureExtraction函数对每个句子进行特征提取：
```mathematica
fe FeatureExtraction[sentences];
```
这个函数将根据句子的语义和结构提取关键特征。特征提取后，我们可以得到一个特征向量表示每个句子。
建立最相近函数
为了方便后续查询，我们可以使用Nearest函数创建一个最相近函数（NearestFunction），它可以根据给定的特征向量找到与之最接近的句子：
```mathematica
nf Nearest[fe -> Automatic];
```
查询最接近的句子
使用上一步创建的最相近函数，我们可以通过输入一个句子来找到文中最接近的句子。下面是一个例子：
```mathematica
nearestalice["Alice and the Rabbit"]
```
这个查询会返回与输入句子最接近的句子。
通过以上步骤，我们可以利用Mathematica的特征提取功能来分析文本数据并进行相关查询。这对于文本挖掘、自然语言处理等领域非常有用。如果你想进一步了解特征提取和Mathematica的其他功能，请参考官方文档或相关教程。
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