文本分析是自然语言处理（NLP）的核心任务之一，以下为常用工具及使用方法：

1. 常用文本分析工具 🔍

  • Python（推荐）
    使用 NLTK、spaCy 或 Transformers 库进行分词、情感分析、主题建模等操作。
    Python
  • 在线工具
    如 文本分析工具 可快速进行关键词提取和统计。

2. 基本使用步骤 🧰

  1. 数据预处理：清洗文本（去除标点、停用词等）
    Text_Preprocessing
  2. 特征提取：使用 TF-IDF 或词向量模型
    TF_IDF
  3. 模型训练：选择合适的算法（如朴素贝叶斯、LSTM）
    Model_Training

3. 注意事项 ⚠️

  • 确保数据来源合法，避免敏感内容
  • 根据需求选择工具（如学术研究 vs 工业应用）
  • 了解更多，请访问 /tools/analysis