应用上下文检测

关键词分析：识别文本中常用的关键词，以帮助理解其主题和内容。

情境分类：利用机器学习算法对文本进行分类，根据内容上下文判断其类型，如新闻、娱乐等。

实体识别：通过标记文本中的人名、地名、组织等实体，增强对上下文的理解。

情感分析：评估文本的情感倾向，辨别积极、消极或中性情感，辅助上下文理解。

语境关联：通过分析句子之间或段落间的逻辑关系，理解更广泛的上下文。

词向量模型：使用如Word2Vec或GloVe等模型，将词语转换为向量，比较其相似性，以理解上下文关联。

指代消解：识别文本中指代词（如他、她、它）所指向的具体对象，提高上下文准确性。

文本相似度：计算不同文本间的相似度，帮助识别潜在的上下文相关性。

共现分析：分析词语在文本中同时出现的频率，以发现隐藏的关联和主题模式。

光谱分析仪：用于分析物质的光谱特征，通过发射或吸收光谱来识别和量化不同的化学成分。

气相色谱仪：用于分离和分析复杂混合物的成分，尤其是气态和挥发性物质。

液相色谱仪：用于分离和识别液态样品中不同组分，广泛应用于生物化学和制药领域。

质谱仪：通过测量离子化分子质量，可以用于分子结构分析和化学成分鉴定。

电子显微镜：用于高分辨率观察样品的微观结构和表面特征，包括扫描电子显微镜（SEM）和透射电子显微镜（TEM）。

核磁共振仪：用于分析样品中原子的磁性，可以得到有关分子结构、动态和相互作用的信息。

X射线衍射仪：通过X射线衍射模式识别物质的晶体结构，广泛应用于材料科学。

红外光谱仪：用于获取样品的红外光谱，从而识别各种化合物和材料中的化学键。

紫外-可见分光光度计：用于测量物质对紫外和可见光的吸收，用于定量分析和动力学研究。

电化学分析仪器：用于测量电化学反应，通过电流和电位分析化学过程。