这段文字主要讨论了基于深度学习的文本语义分析技术。

1. 研究目的探讨基于深度学习的文本语义分析技术，为文本处理和理解提供高效、准确的解决方案。深度学习技术的应用，如CNN、RNN、LSTM等模型的发展，为文本语义分析提供了新的视角和工具。

2. 文本语义分析是指基于词法、语法、语义等信息分析文本，挖掘有价值的信息，以帮助人们更好地理解文本的意思。这是一个典型的自然语言处理工作，其关键子任务包括分词、词性标注、文本分类、情感分析、关键词提取等。

3. 文本预处理是文本分析的第一步，包括对原始文本的清洗和标准化，如去除标点符号、停用词、数字等，将文本转换为适合后续处理的形式。此外，还需要设计相应的关键词提取算法。

   

4. 关键词提取在信息化时代，如何从海量的文本数据中快速准确地提取关键词，成为了一个重要的研究课题。词云图作为一种有效的文本数据可视化工具，广泛应用于数据挖掘、文本分析以及各种可视化展示场合。

5. 核心概念抽取在政策文本研究领域，为了解决尚未建立关键词表的问题，研究者尝试利用语法分析特征，挖掘领域关键词汇构成模式，构建政策文本核心概念抽取模型。

6. 自然语言处理技术负责理解和解析文本内容，提取关键词、短语和语义信息。其核心技术主要包括自然语言处理、机器学习和数据挖掘。

7. 研究目的通过深度学习模型，更准确地识别文本中的语义信息，实现文本分类、情感分析、关键词提取等任务。

8. 关键词研究工具通常使用数据挖掘算法对网页、文章、论坛等数据进行索引和分析，以识别潜在的关键词。自然语言处理技术负责理解和解析文本内容，提取关键词、短语和语义信息。

总的来说，这段文字详细介绍了基于深度学习的文本语义分析技术，包括其研究目的、关键技术、应用领域等。这些研究对于提高文本处理和理解效率、提取有价值信息具有重要意义。