可借助ChatExcel实现高效关键词提取与文本分析。首先使用内置功能提取关键词,选中数据列并输入“提取关键词”指令,系统自动生成关键词列表,支持设置数量;其次结合TF-IDF算法评估词语重要性,整理文本至单列后调用“TF-IDF计算”模块,保留高权重词汇;再通过正则表达式匹配固定格式关键词,在“高级查找与替换”中启用正则模式,精准捕获结构化内容并导出;最后基于情感词典标注语义关键词,导入情感词汇表并用VLOOKUP函数匹配,标记情绪倾向后统计频次生成图表,适用于客户反馈分析。

如果您需要在大量文本数据中快速识别核心信息,但手动筛选耗时且容易遗漏关键内容,可以借助ChatExcel的智能化功能实现高效关键词提取与文本分析。以下是具体操作方法:
ChatExcel集成了自然语言处理技术,能够自动识别单元格中文本的关键词。该方法适用于结构化文本数据的批量处理,提升信息提炼效率。
1、选中包含文本数据的列或单元格区域。
2、在ChatExcel命令栏输入指令:“提取关键词”,并确认执行范围。
3、系统将在相邻列生成关键词列表,每个关键词以逗号分隔。
4、可通过设置参数调整关键词数量,例如“提取前5个关键词”。
TF-IDF(词频-逆文档频率)可评估词语在文档中的重要性,适合从多篇文本中挖掘高价值词汇。此方法能有效排除常见虚词干扰,突出专业术语和核心概念。
1、将文本数据整理至单一列,确保每行对应一篇独立文档。
2、调用ChatExcel分析工具中的“TF-IDF计算”模块。
3、指定输出维度,如保留权重最高的前10个关键词。
4、查看结果列,数值越高代表该词区分度越强。
当目标关键词具有固定格式(如品牌名、型号代码等),可通过正则表达式精准捕获。该方式适合处理非标准文本中的结构化片段。
1、打开ChatExcel的“高级查找与替换”面板。
2、启用正则表达式模式,并输入匹配规则,例如\b[A-Z]{3}\d{4}\b用于捕捉类似ABC1234的编码。
3、执行搜索后,所有符合模式的内容将被高亮显示。
4、选择导出匹配结果至新列,形成关键词清单。
针对评论、反馈类文本,可通过预设情感词典识别带有情绪倾向的关键词,辅助判断用户态度。该方法常用于客户意见分析场景。
1、导入已标注的情感词汇表至辅助工作表。
2、使用VLOOKUP函数关联主文本列与情感词典,查找是否存在正面或负面情感词。
3、对匹配成功的单元格添加标记,如“积极”、“消极”分类标签。
4、汇总统计各类情感关键词出现频次,生成可视化图表。
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