前言

文本分析作为自然语言处理应用领域之一，在日常的工作中使用广泛，随着近几年短视频等新媒介的爆火，基于文本的用户意图识别、情感分析对于企业中产品或者服务的流程优化、用户需求分析、潜在用挖掘户等，都起到举足轻重的作用。在文本分析情况下，数据恰好是文本，从中提取的信息包括在文本数据中发现的模式和趋势。换言之，掌握文本分析，能够有效提升我们的业务理解能力、运营管理能力。

文本分析是指从大量的文本数据中，自动提取和分类信息的过程。在体验管理中，文本 数据主要来自于问卷调查、电子邮件、客服工单、通话记录、产品评论、社媒帖子或其 他自由文本格式的反馈。

文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。 常见方法如下：

• 1、词频统计

是一种基本的文本分析方法，通过计算文本中每个单词或短语的出现次数来分析文本特征。

• 2、词嵌入（Word Embedding）

词嵌入是一种将文本中的词汇映射到低维向量空间的方法，利用词汇的上下文信息来保留词汇在语义层面的关联。

• 3、语义网络分析（Semantic Network Analysis）

这种方法通过构建词汇之间的关系网络来分析文本，以揭示词汇之间的语义联系。

• 4、主题建模（Topic Modeling）

主题建模是一种基于隐含狄利克雷分布（LDA）的文本分析方法，可以通过分析文本内容推断出文本的主题。

• 5、内容分析（Content Analysis）

是一种对传播内容进行客观、系统和定量的描述的研究方法，可以应用于各种信息形式的研究，如诗歌、广播、绘画等。

• 6、矩阵分析

是一种基于共现矩阵（Co-occurrence Matrix）的文本分析方法，通过计算词汇之间的共现关系来揭示文本的结构。

• 7、叙述学（Narratology）

叙述学关注文本中的故事结构、人物角色和话语分析等方面，用于分析小说、电影等叙事文本。

• 8、符号学（Semiotics）

符号学是研究符号和符号系统的学科，可以应用于文本分析以揭示文本中的符号结构和意义。

• 9、机器学习与深度学习

通过应用机器学习和深度学习技术，可以对文本进行自动分类、情感分析、文本生成等任务。

• 10、自然语言处理（NLP）

自然语言处理是一种涵盖文本分析、语音识别和机器翻译等领域的技术。

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机器学习-文本分析（72页 PPT）

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文本分析模型（33页 PPT）

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