文本分析是自然语言处理（NLP）的核心领域，Python 提供了丰富的库来简化这一过程。以下是入门指南：
1. 必备工具 🛠️
- NLTK：经典库，适合基础文本处理
了解 NLTK 更多细节 - spaCy：高效处理库，支持中文分词
探索 spaCy 的中文应用 - Jieba：中文分词专用工具
查看 Jieba 官方文档
2. 基础流程 🧩
- 数据加载
import pandas as pd texts = pd.read_csv('data.csv')['content'] - 文本清洗
- 去除标点：
import string; texts.apply(lambda x: x.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))) - 转换小写：
texts.str.lower()
- 去除标点：
- 分词与词频统计
深入学习词频分析
3. 高级技巧 🚀
- 使用 TF-IDF 分析关键词重要性
- 构建 词云 可视化文本分布
- 实现 情感分析 与 主题建模
4. 实践建议 💡
- 尝试 Python 文本分析实战项目
- 关注 NLP 技术更新 以掌握最新方法
通过以上步骤，您将掌握文本分析的基础框架。建议结合具体案例加深理解，例如分析社交媒体数据或新闻文本。