文本分析是一种 对文本数据进行系统研究和分析的过程，旨在从文本中提取有用的信息和知识。它通常包括以下步骤：

文本预处理：

包括清洗文本（如去除标点符号、停用词、数字等）、分词、词干化等操作，以提高后续分析的准确性和可靠性。

特征提取：

从预处理后的文本中提取出有意义的特征，如关键词、短语、命名实体等。常用的特征提取方法包括TF-IDF（词频-逆文档频率）。

文本表示：

将文本转换为计算机可以处理的数值形式，如词向量、文档-词矩阵等，以便进行进一步的分析。

分析技术：

应用各种自然语言处理（NLP）技术，如情感分析、主题分析、聚类分析、分类分析等，以揭示文本的语义、情感、主题和结构等信息。

应用领域：

文本分析广泛应用于多个领域，包括舆情分析、市场调研、社交媒体分析、金融风险管理等，帮助人们更好地理解文本数据并支持决策制定和业务创新。

文本分析的主要技术包括：

文本预处理：修正错别字、去除标点符号、停用词、数字等，进行分词、词干化等。

特征提取：使用TF-IDF、词嵌入等方法提取关键词和短语。

文本表示：将文本转换为数值形式，如词向量、文档-词矩阵等。

分析技术：情感分析、主题分析、聚类分析、分类分析等。

通过这些技术和方法，文本分析能够从大量的非结构化文本数据中提取出有价值的信息和知识，支持各种应用场景。