Phân tích văn bản là quá trình xử lý và tìm hiểu thông tin từ văn bản để hiểu ý nghĩa, cấu trúc, và đặc điểm của nó. Dưới đây là một số phương pháp phân tích văn bản phổ biến: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): NLP là lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo liên quan đến xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Các công cụ NLP, như NLTK, SpaCy, hoặc công cụ Google Cloud NLP, có thể được sử dụng để thực hiện các tác vụ như phân loại văn bản, trích xuất thông tin, phân tích cảm xúc, và phân đoạn văn bản thành câu và từ. Phân tích tần suất từ (Word Frequency Analysis): Phân tích tần suất từ là quá trình đếm số lần xuất hiện của các từ trong văn bản. Điều này giúp xác định những từ quan trọng và phổ biến nhất trong văn bản. Các công cụ như Python và R có thể được sử dụng để tính toán tần suất từ và hiển thị chúng dưới dạng biểu đồ, đồ thị cột hoặc bcloud word cloud. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis): Phân tích cảm xúc là quá trình đánh giá và phân loại ý kiến hoặc cảm xúc trong văn bản. Các phương pháp trong phân tích cảm xúc có thể sử dụng các từ khóa, kỹ thuật học máy, hoặc mạng nơ-ron nhân tạo để nhận dạng cảm xúc tích cực, tiêu cực hoặc trung tính trong văn bản. Phân tích đồng nghĩa và từ loại (Lexical Analysis): Phân tích đồng nghĩa và từ loại là quá trình xác định đồng nghĩa, cấu trúc ngữ pháp và vai trò từ trong văn bản. Các công cụ NLP cung cấp khả năng phân loại từ loại, phân tích cú pháp và xác định mối quan hệ giữa các từ trong văn bản. Mô hình hóa văn bản (Text Modeling): Mô hình hóa văn bản sử dụng các phương pháp học máy để xây dựng mô hình dự đoán hoặc nhận diện từ vựng, chủ đề hoặc cấu trúc của văn bản. Các phương pháp như Máy Vector Hỗ trợ (SVM), Mạng Nơ-ron, và Mô hình BoW (Bag of Words) có thể được sử dụng trong mô hình hóa văn bản. Đây chỉ là một số ví dụ về phương pháp phân tích văn bản. Sự lựa chọn phụ thuộc vào mục tiêu phân tích của bạn và loại dữ liệu văn bản bạn đang xử lý.
