处理长文本的语义分析通常需要结合自然语言处理（NLP）技术和分布式计算能力。核心步骤包括： 1. **文本分段**：将长文本按语义或结构拆分为更小的单元（如段落、句子或主题块）。 2. **语义理解**：使用预训练语言模型（如BERT、GPT等）提取每段文本的语义特征。 3. **上下文关联**：通过注意力机制或图神经网络（GNN）建模段落间的逻辑关系。 4. **聚合分析**：将各段语义结果整合为全局结论（如情感倾向、主题分类）。 **举例**：分析一篇新闻报道时，先拆分标题、导语、正文段落，分别提取关键信息后，再综合判断报道的整体立场。 **腾讯云推荐产品**： - **腾讯云自然语言处理（NLP）**：提供文本分类、情感分析、关键词提取等能力，支持长文本处理。 - **腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）**：存储和检索文本语义向量，适合大规模长文本相似性分析。 - **弹性MapReduce（EMR）**：结合分布式计算框架（如Spark）加速长文本的并行处理。... 展开详请