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Python中有多种方法可以进行文本分析和提取，以下是其中几种常用的方法：
正则表达式：使用正则表达式可以方便地匹配和提取特定的文本模式。Python的re模块提供了丰富的正则表达式操作函数，可以用于查找、替换和分割文本等操作。
自然语言处理（NLP）库：Python中有一些强大的NLP库，如NLTK（自然语言工具包）和spaCy，它们提供了各种文本处理和分析的功能。这些库可以进行分词、词形还原、句法分析、实体识别等任务。
文本向量化：将文本转化为数值特征向量的方法，常用的有词袋模型（Bag of Words）和TF-IDF（词频-逆文档频率）。Python中可以使用sklearn库中的CountVectorizer和TfidfVectorizer来进行文本向量化。
机器学习方法：可以使用各种机器学习算法对文本进行分析和分类，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、决策树等。Python中的sklearn库提供了这些算法的实现。
主题建模：主题建模是一种从文本中发现隐含主题的方法。Python中的Gensim库提供了实现主题建模的功能，如Latent Dirichlet Allocation（LDA）等。
以上仅是一些常见的方法，具体使用哪种方法还需要根据具体的文本分析需求来选择。
