Python 是文本分析领域的强大工具，广泛应用于自然语言处理（NLP）、情感分析、数据挖掘等场景。以下是核心知识点与资源推荐：
常用库与工具
- NLTK：经典自然语言处理库，适合初学者入门
- spaCy：高效处理文本的工业级库，支持中文分词与实体识别
- Jieba：中文分词利器，集成于主流文本分析流程
应用场景示例
- 📊 文本分类：使用朴素贝叶斯或深度学习模型
- 💬 聊天机器人：结合规则引擎与机器学习算法
- 🔍 关键词提取：TF-IDF 或 TextRank 算法实现
学习资源推荐
- Python文本分析入门教程 ✅
- 《Python文本挖掘与分析实战》书籍推荐 📘
- 文本情感分析案例解析 ❤️
扩展阅读
如需深入学习文本预处理技术，可参考：
文本清洗与特征提取指南 ⚙️
📌 提示：分析文本时，建议先进行分词、去除停用词等预处理步骤，再结合具体任务选择模型。