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这篇文章只限于对于想了解文本分析或是机器学习的童鞋，对于已经在这一行干了很久的，希望看了后能提一些建议，欢迎拍砖。
我只想用形象简单的方式，让大家了解文本分析具体是什么，怎么进行机器学习过程，所谓高大上的东西只是自己没有勇气去了解而已。
文本分析顾名思义就是对文本进行统计处理，然后让机器学习一些文本特征，然后进行自动化预测。这里面关联了数据挖掘、机器学习、数学建模等多个方面的知识，所以进行文本分析之前，最起码对以上内容有所了解。但是下面我会用通俗易懂的方式让大家了解文本分析的过程。具体的细节就需要有专业的知识。
文本分析里面所使用的机器学习算法有两大类，分类和聚类算法（这里面不包含神经网络，这个比较难），而下面要讲的就是分类算法。分类算法：ababoost、决策树、svm、bagging、KNN等很多类似算法。文本的形式有很多，可以是结构化、半结构化的、非机构化文本，这里我们讲的是一个非结构化文本。好了，具体内容可以百度一下，不多做解释，开始正题吧。
首先在这里我想给大家先举个例子:
编者：你能说一些黄豆的特点吗？
A童鞋：知道呀，这都不知道，肯定是黄色的，然后。。。。。。。你懂的
编者：B童鞋你能说一些绿豆的特点吗？
B童鞋：你傻呀，肯定是绿的，然后。。。。。。。你懂的
编者：如果我放一盆黄豆、绿豆和其他豆，你能分开吗？
AB童鞋：必须能呀
这里面讲的很明白，如果要分清楚黄豆和绿豆，那必须得知道黄豆的特点和绿豆的特点，这些特点其实是你自己学习出来的，一样的道理，如果让机器去帮你分类一个文本的话，那必须得知道这个文本的特征是什么？这个很重要。
需要得到文本特征的话，就需要和目的关联在一块了，也就是你的业务需求，你要通过文本达到一个什么样的目的。了解目的后，拿到文本就可以通过数据抽取、数据预处理、去噪点、分词、词性标注等一系列过程，得到可供分析的文本形式，比如txt、xml等你感觉很好提炼特征的形式。然后通过特征提取器（就是从txt、xml中提取能够代表这一文本特点的词），并且使其分类（这里前前期可能需要人工干预），得到文本特征和特征的分类，为什么会有分类呢？其实就想黄豆和绿豆一样，他们就是分类，而黄豆和绿豆的特征就是我们上面通过各种数据手段得到的特征。（我不知道大家是否明白这点，这是关键）
从上面可以看到，我们得到了 特征（feature）和分类（category）的关系，比如：黄色：黄豆，绿色：绿豆。。这些数据组合成一个训练集，然后就可以进行我们真正的机器学习了。
那这时候，机器学习就简单了，通过现成的机器学习算法就可以帮助你做这些事了，不用你去多操心了，举个简单的例子：朴素贝叶斯算法，只要你训练集代入到朴素贝叶斯算法中，他就是形成一个model（语言模型）。可以利用model进行预测了，这里需要注意的是训练集必须很大才行，这样才有预测价值，自己想想就明白了。
