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        本文介绍了大数据分析中的原理与实践，特别是文本分析模型中的统计语言模型。统计语言模型通过衡量句子的可能性大小来判断其合理性，这通常基于词的出现概率和条件概率。中文分词是文本处理的基础，因为词是表达语义的最小单位。TF-IDF权重用于衡量词对文档的重要程度，结合了词频和逆向文档频率。此外，PLDA作为LDA的并行化版本，在文档-词汇处理中发挥作用。统计语言模型在处理自然语言时面临计算上的挑战，如条件概率的估算。马尔科夫假设提供了一种简化方法，即假设一个词的出现概率仅与其前一个词有关。总的来说，本文概述了文本分析中的关键技术和概念，包括中文分词、TF-IDF权重和PLDA，这些工具和方法在大数据分析中发挥着重要作用，有助于我们理解和处理海量的文本数据。