文本分析是自然语言处理（NLP）的核心技术之一，通过算法对文本数据进行解析、分类和挖掘，帮助我们理解语言的结构与含义。以下是基础内容与实践指南：
基础概念
- 分词：将连续文本分割为有意义的词语或符号
- 词性标注：识别每个词语的语法角色（如名词、动词）
- 情感分析：判断文本表达的情绪（正面/负面/中性）
- 主题建模：通过统计模型发现文本中的潜在主题
应用场景
- 社交媒体监控：分析用户评论的情感倾向
- 客户服务：自动分类客户反馈并提取关键问题
- 学术研究：挖掘文献中的关键词与关联性
- 内容推荐：基于文本相似性匹配用户兴趣
工具与技术
| 工具 | 功能 | 推荐链接 |
|---|---|---|
| Python NLTK | 传统文本处理库 | /tutorial/自然语言处理 |
| spaCy | 高效的工业级库 | /tutorial/机器学习基础 |
| BERT | 预训练语言模型 | /tutorial/深度学习应用 |
扩展阅读
如需深入了解文本分析的进阶技术，可参考：
文本分析_实战案例 或 文本分析_数据预处理