文本分析法是一種使用自然語言處理技術來提取文本數據中的有用信息和知識的方法。文本分析可以將文本數據轉化為結構化的信息，以便於分析和解釋，它涉及多個子領域，如文本預處理、分詞、詞性標註、命名實體識別、情感分析、主題分析、聚類分析和分類分析等。通過這些技術，可以從文本中提取出關鍵字、主題、情感、實體等信息，幫助人們更好地理解文本數據。文本分析的套用範圍廣泛，包括社會知識管理、信息檢索、文本挖掘等。
文本分析的方法包括詞頻分析、語義分析、主題分析、情感分析、實體識別、關係分析、時間序列分析和文本分類與聚類等。這些方法可以根據具體的分析需求和套用場景來選擇。例如，詞頻分析可以幫助了解文本中各個詞語的重要程度和使用頻率，從而得出文本的主題和情感等信息；情感分析則可以分析文本中的情感傾向，包括正面、負面或中性情感等。
文本分析通常涉及從無結構的原始文本轉化為結構化的信息，以便於計算機處理和分析。這包括將文本進行科學的抽象，建立其數學模型，用以描述和代替文本。此外，中文文本分析可能需要特別的分詞處理，因為中文詞彙之間沒有固定的分隔設定號，而英文文本分析則可能更依賴於詞形歸一化。