文本分析的三种方法是：词频统计、情感分析和主题建模。
1、词频统计的解析
词频统计是文本分析中最基本的方法之一。它通过计算每个单词在文本中出现的频率来揭示文本的特征和重要信息。通过统计每个单词的出现次数，可以了解到在文本中哪些单词使用频率较高，从而推测出文本的主题或关键内容。
2、情感分析的解析
情感分析是一种通过自然语言处理技术来识别和提取文本中所包含情感的方法。它能够分析文本中的情绪态度，如积极、消极或中性。情感分析可以帮助我们理解文本作者的情感倾向、用户反馈的态度以及市场舆情的走向。
3、主题建模的解析
主题建模是一种通过对大规模文本数据进行分析和挖掘，自动发现隐藏在文本中的主题和话题的方法。它能够将文本集合中的每个文档归类到一个或多个主题中，并提取每个主题的关键词。主题建模常用的算法有潜在狄利克雷分配（LDA）和隐含狄利克雷分布（LDA）。
文本分析的方法及其应用
1、文本分类的应用
文本分类是一种将文本按照预先定义的类别或标签进行自动分类的方法。它可以应用于垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分析等领域。通过文本分类，我们可以快速准确地从大量文本数据中提取出所需信息，为用户提供个性化的推荐和服务。
2、文本聚类的应用
文本聚类是一种将相似的文本聚集在一起的方法。它能够根据文本的内容和特征将文本进行自动分组，从而揭示出文本数据中的潜在模式和结构。文本聚类可以应用于新闻聚合、用户画像分析等领域，为用户提供更加精准的信息推送和个性化的服务。
3、关系抽取的应用
关系抽取是一种从文本中提取实体之间关系的方法。它能够自动识别并提取出文本中的实体和它们之间的关系，如产品与价格之间的关系、人物之间的关系等。关系抽取可以应用于知识图谱构建、问答系统等领域，为用户提供更加精确的信息查询和知识获取渠道。