文本數據分析是指通過處理和分析文本數據提取出有用的信息和規律為決策提供支持。以下是一些常用的文本數據分析方法及其特點: 1 詞頻統計:通過計算文本中每個單詞出現的次數可以了解文本的詞匯量、主題詞等。 2 主題建模:通過分析文本的結構和內容建立文本的主題模型可以了解文本的主題、情感等信息。 3 情感分析:通過分析文本的情感傾向了解讀者或作者對文本的情感態度。 4 關系提取:通過分析文本之間的關聯關系可以了解文本之間的關系、主題等信息。 5 實體識別:通過分析文本中的實體如人名、地名、機構名等可以了解文本中的人物、地點、組織等實體信息。 6 文本分類:通過對文本進行特征提取和模型訓練可以將文本分為不同的類別如小說、新聞、散文等。 7 文本聚類:通過對文本進行相似性度量可以將文本分為不同的聚類如科幻、恐怖、奇幻等。 以上是常用的文本數據分析方法不同的數據分析任務需要選擇不同的方法和工具。同時文本數據分析需要結合具體的應用場景采用靈活的方法和技術。