文本分析法作為壹種新的基於定性研究的定量分析方法，能夠揭示文本的變化和特征，為經典問題的研究提供了新的思路。
文本分析在很多領域都有應用，比如在旅遊業中，可以通過文本分析研究旅遊形象的感知，比如在經濟學中，可以通過文本分析研究當前的保單，其他領域也會應用到文本分析中。
二、文本分析的壹般研究步驟
文本分析有五個常見的步驟，包括數據采集、分詞、數據清洗、特征提取、建模和其他分析，如下圖所示:
數據搜集
文本分析的第壹步需要收集數據，獲取文本數據的途徑壹般有網絡平臺、媒體平臺、新聞、知網、論壇等。
分詞
電腦會把我們導入的字符串分割成單詞，供後續分析。
數據清理
在文本分析過程中，首先需要對文本進行預處理。預處理是非常重要的壹步，直接影響後續分析的準確性和可靠性。標點和停用詞的去除是壹種常見的預處理操作，可以有效去除文本中的無關信息，提高分析效率。同時，分詞和停用詞去除也有助於提取更準確的關鍵詞和主題。此外，還會通過關鍵詞頻率、分布等來分析文本的主題，有些研究者還會通過分析情感詞來了解文本的情感傾向。
特征抽出
數據清洗後可以進行特征提取，比如可以使用可視化部分的tf-idf，這是壹種常用的特征提取方法，它兼顧了詞匯在文本中的重要性和在語料庫中的普遍性。TF-IDF值越高，說明該詞在文本中的重要性越大，還有其他方法。
後續分析
使用文本數據進行後續分析，如可視化圖形顯示、主題分析、聚類等，這些將在下壹模塊中解釋。
第三，SPSSAU是如何運作的？
文本分析演示:點擊SPSSAU主系統左側儀表盤的‘文本分析模塊’進入。
進入文本分析模塊後，研究人員可以選擇自行上傳數據，包括粘貼文本或上傳txt/excel文件(大小限制在5m以內)。如下圖所示:
然後妳可以根據自己的需求選擇分析方法，進行分析:
四、文本分析能做什麽？
文本分析有很多應用。以SPSSAU為例，它可以進行文本可視化(詞雲分析)、文本情感分析、文本聚類分析、社交網絡關系圖、LDA話題分析語義分析等等。
文本可視化
在文本分析模塊中，最重要也是最基礎的就是展現分詞的結果，通常是使用詞雲。在詞雲分析方面，SPSSAU提供了四個功能，分別是詞雲分析、自定義詞雲、詞定位和tf-idf。
詞雲分析
字的雲圖直觀的顯示了65438+2023年2月***41的新聞內容關鍵詞，戶數、城市、開發、建設都是關鍵信息。默認顯示前100個高頻關鍵詞，這個數字可以獨立設置。還可以修改單詞雲的樣式，下載單詞的雲圖。
自定義單詞雲
如果對詞雲分析不滿意，還可以使用自定義的詞雲。研究人員可以將排序後的信息，包括關鍵詞及其詞頻，直接粘貼(或編輯)到表格中，然後就會出現相應的詞雲圖。
單詞定位
壹個字可以通過字定位來觀察，也可以通過行號來查看。
tf-idf
在文本分析中，tf-idf是壹個重要的指標，它反映了壹個關鍵詞在整個數據中的重要性。tf-idf越高，其重要性越高。其含義與詞頻不同，詞頻是指出現的次數，而tf-idf更註重關鍵詞的重要性。其中:tf-idf = tf * idf；其中tf: TF = n/n，其中n為關鍵詞的詞頻，n為整個數據的詞頻之和，n為固定值。當n是詞頻越高時，TF越高，說明關鍵詞越重要；Idf = log(D/(1+d))，其中log是對數，D是數據中的行數，D是某個單詞在數據中出現過的行數。d是壹個固定值。D值越大，處處出現的idf越小。D值越小，不到處出現時idf越高。idf越高，關鍵字的重要性越高。
文本情感分析
目前主流的文本情感分析方法可以分為三類:基於情感詞典的、機器學習的和深度學習的。基於情感詞典的方法是壹種傳統的情感分析方法，利用情感詞典中的情感極性來計算目標句子的情感值。雖然基於字典的分析方法實現簡單，但它也有壹些缺點。其準確性很大程度上取決於詞典構建的質量，構建情感詞典需要大量的人力物力，對新詞的適應性也較差。
在文本分析模塊中，SPSSAU***提供了兩種情感分析方式，即逐詞情感分析和逐行情感分析。逐詞情感分析是對提取的關鍵詞進行情感分析，並可視化展示；逐行情感分析是指以‘行’為單位對分析的原始數據進行情感分析，具體的情感評分信息可以下載。
文本聚類
文本聚類是指將需要分析的關鍵詞進行聚類，可視化展示。SPSSAU***提供了兩種文本聚類方法，即單詞聚類和行聚類。
社交網絡圖
社交網絡圖顯示了關鍵詞之間的關系。這裏的關系指的是' * * *詞矩陣'，即兩個關鍵詞同時出現的頻率，' * * *詞矩陣'的信息以可視化的方式呈現。
* * *詞矩陣:主要用來表示關鍵詞之間的關聯強度。它是由行和列組成的矩陣，用矩陣中的元素來表示關鍵詞之間的相關程度。在* * *詞矩陣中，元素的值越大，兩個關鍵詞的相關性越強，即它們的* * *共現頻率越高。
社會網絡圖:社會網絡圖在文本分析中的應用主要是揭示文本中實體之間的關系。這種圖表可以幫助我們更好地理解文本的主題和內容，發現文本中隱藏的信息和模式。
LDA主題分析
主題模型是壹種統計模型，用於統計在壹系列文檔中出現的主題數量。LDA可以通過無監督學習的方法發現隱藏在文本中的主題信息。LDA將主題視為文檔內容的濃縮，因此我們可以通過LDA從大規模語料庫中的信息生成文檔。生成的文檔可以看作是由很多主題組成的，構成主題的每壹個單詞都是亂序的，這樣就達到了降低文檔維度的效果，大大降低了問題的復雜度，還具有語義特征。SPSSAU的結果如下(氣泡大小表示主題的重要性，條的長度表示表達主題時單詞的權重):
新詞的發現
字典不能識別的涉及兩個關鍵指標，信息熵和互信息。信息熵越大，壹個詞越容易與其他詞組合成詞，而信息熵越小，壹個詞越難與其他詞組合。
停止詞/情緒詞
停用詞:停用詞是指在文中出現頻率很高，但對文章主題和內容貢獻不大的詞。停用詞的去除可以提高分析的效率和準確性；
情緒詞:情緒詞是指表達感情或情緒傾向的詞語。情感詞的識別和分析可以幫助我們更好地理解文本的情感內涵；