程序员介绍：探讨文本分析与自然语言处理

本文主题基于一句话：“我看到它看到它我会暗示谢谢你”。这句话里并没有太多有意义的信息，但它所包含的文本元素与语言结构仍可供程序员进行分析和处理。

文本分析的研究

文本分析的研究主要关注于从文本中收集、处理和解析信息。这些信息可以用于生成标签、为文本排序，或是通过与其他数据集合分析来做出推断。文本分析的一个例子就是将文本分解成单词或短语并把它们分类或标记。

对于这句话，“我看到它看到它我会暗示谢谢你”，我们可以利用文本分析技术，通过解析语言中的成分，来获取更具有意义的信息。

自然语言处理的应用

自然语言处理（NLP）是一种涉及人类语言和计算机交互的计算机科学领域。在NLP中，人工智能领域的技术被用于自然语言的数据分析、处理和生成。NLP经常与文本分析配合使用。

这段话中，“我看到它看到它我会暗示谢谢你”可以通过自然语言处理来提取单词、短语和句子等语言信息。这些信息可以用于生成文本摘要、构建关键词、分析情感、甚至是建立意图模型。

实现思路

下面是利用Python进行最基本的文本清洗和处理：

text = "我看到它看到它我会暗示谢谢你"

# 去掉标点符号和数字
import string
text = "".join([char for char in text if char not in string.punctuation and not char.isdigit()])

# 分词与去掉停用词
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
nltk.download('stopwords')

stopwords = set(stopwords.words('chinese'))
words = [word for word in text.split() if word not in stopwords]

print(words)

上述Python代码的作用是：去掉标点符号和数字，然后使用NLTK库进行中文自然语言处理，对文本进行中文分词并去掉中文停用词。最后将分词结果打印输出。

Conclusion

使用文本分析和自然语言处理技术，我们可以探索并从文本中解析出更明确的意义。当然，这里介绍的仅仅是最基本的技术，实际上，有更多的结构化和高级技术可以应用于自然语言处理领域。