textual模型怎么用（manual guide 可视化编程功能）

Textual模型主要用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等自然语言处理任务。具体使用步骤如下:1. 数据准备：收集或构造一个包含标签或类别的数据集，该数据集应具有足够的样本量和一定的数据分布。

2. 预处理：对原始文本数据进行预处理，如去除停用词、标点符号、数字和特殊字符，并进行分词和词干提取等处理。

3. 特征提取：使用TF-IDF、word2vec和BERT等模型从文本中提取特征表示，形成特征空间。

4. 模型选择：选择合适的分类或回归模型，如SVM、朴素贝叶斯、神经网络等。

5. 模型训练：使用训练集对模型进行训练，调节模型参数，优化模型性能。

6. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标，确定模型的性能表现。

7. 模型应用：使用训练好的模型对新文本进行分类或回归预测，实现对文本的分析和理解。

需要注意的是，在应用过程中，需要维护和更新模型，不断优化模型性能，以满足不断变化的文本数据分布和任务需求。