文本分析是指使用计算技术从非结构化文本数据中提取有意义的见解的过程。它涉及分析文本中的模式、趋势和关系，以回答问题或解决问题。与简单的关键词搜索不同，文本分析应用来自自然语言处理 (NLP)、机器学习和统计学的方法来解释上下文、情感或意图。例如，它可以对支持工单进行分类、总结客户反馈或检测社交媒体帖子中出现的新话题。从本质上讲，文本分析将原始文本转换为机器可以处理的结构化数据，从而实现自动决策。
开发人员通过库、框架和自定义算法的组合来应用文本分析。一个常见的用例是情感分析，其中 Python 的 NLTK 或 spaCy 等工具将文本分类为正面、负面或中性，这对于分析产品评论或社交媒体情绪很有用。另一个例子是实体识别，它识别文档中的名称、日期或地点（例如，从电子邮件中提取发票详细信息）。像潜在狄利克雷分配 (LDA) 这样的主题建模算法有助于将大型文档集合组织成主题，例如按主题对新闻文章进行分组。聊天机器人使用意图检测（一种文本分析技术）将用户查询（如“重置我的密码”）映射到预定义的动作。这些应用通常依赖于预处理步骤，如标记化（将文本拆分为单词）和删除停用词（例如，“的”、“和”）以提高准确性。
要实现文本分析，开发人员通常从数据预处理开始，然后根据任务选择模型。例如，对于过滤垃圾邮件，简单的基于关键词的方法可能就足够了，而对于像法律文件分析这样的细致入微的任务，可能需要像 BERT 这样的 Transformer 模型。像 Google 的 Natural Language API 或 AWS Comprehend 这样的 API 提供预构建的解决方案，但使用 Python 库（例如，scikit-learn、TensorFlow）的自定义管道提供更大的灵活性。挑战包括处理语言的细微差别（讽刺、俚语）和针对大型数据集进行扩展。一个实际的工作流程可能涉及将文本数据加载到 DataFrame 中，使用正则表达式对其进行清理，使用 TF-IDF 或词嵌入对其进行向量化，以及训练分类器。通过集成这些步骤，开发人员可以自动执行诸如标记支持工单或从用户生成的内容中生成见解之类的任务，从而使文本分析成为解决实际问题的通用工具。