文本分析是自然语言处理（NLP）领域中的一项关键技术，它涉及到从文本中提取信息、理解语义以及生成新的文本。以下是一些常见的文本分析方法：

  • 分词（Tokenization）：将文本分割成单词或短语。
  • 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：为每个单词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。
  • 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）：识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织名等。
  • 情感分析（Sentiment Analysis）：判断文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
  • 主题建模（Topic Modeling）：从大量文本中识别出潜在的主题。

Text Analysis

以下是一些文本分析的常用工具和库：

  • NLTK：一个用于处理文本的 Python 库。
  • spaCy：一个快速、可扩展的 NLP 库。
  • Gensim：一个用于主题建模的 Python 库。

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