1. 文本数据的预处理方法，包括文本清洗、分词、词性标注等；
2. 文本特征提取和表示方法，包括词袋模型、TF-IDF、word2vec等；
3. 文本分类和聚类方法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM、K-means等；
4. 文本情感分析方法，包括基于词典的方法、基于深度学习的方法等；
5. 文本语义理解与信息抽取方法，如命名实体识别、关系抽取、实体链接等；
6. 文本可视化方法和工具，如词云、主题模型可视化、LDA等；
7. 文本去重和信息检索方法，如余弦相似度、Jaccard相似度、BM25等；
8. 文本推荐方法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐等；
9. 文本数据挖掘和知识发现方法，如关联规则挖掘、序列模式挖掘等；
10. 文本可读性分析和评估方法，如Flesch-Kincaid阅读水平测试等。
