具体包括词汇分析、分类、聚类、模式识别、打标签、信息提取、链接、关联分析、可视化和预测分析等。一般中文文本分析由三步组成：解析文本数据、搜索检索、文本挖掘。解析文本数据是对非结构化文本进行数据处理得到结构化数据的过程，如去除无意义的符号和停用词、分词、词性标注等。搜索检索是指对结构化的数据识别出关键字、主题，以及相关性等。文本挖掘是指根据关键字、主题和相关性挖掘出有价值的信息，并展示出来，如情感、预测、摘要等。

常见的文本分析技术有TF-IDF、主题分析、文本向量化、文本嵌入式表示、自然语言处理技术等。其中TF-IDF是一种统计方法，一般用来综合评估一个词在整个文档中的重要程度，TF表示词在文档中出现的次数，IDF反比例于它在整个语料库中出现的频率。主题分析旨在通过构建词、主题、文档的生成模型，得到文档在不同主题上的分布。文本向量化是指利用词袋模型（bag-of-words），具体地，每一个文档用一个向量表示，向量上的每一个维度表示一个词，向量在某个维度上的值为该维度所对应的词在该文档中出现的次数。文本嵌入式表示是指利用基于语言模型得到的word2vec对文本进行嵌入式表示。目前很多高级文本分析平台均使用自然语言处理技术对文本进行分析，包括分词、词性分析、信息抽取、单词的相关性分析、句法分析、依存分析、情感分析等。

中文文本分析具有广泛的应用情境，并已成功应用于个人和企业。如垃圾邮件过滤，通过中文文本分析提取邮件中的关键字、主题等特征，再对邮件进行分类，过滤可能是广告、促销、钓鱼和不需要的邮件。如情绪分析，企业或机构对公众或者客户对于自身的评价和情感倾向，通过对评论或公开言论进行分析爬取并进行情绪分类，这能帮助企业或机构准确评估公众对事件、品牌或者产品的态度。如企业业务智能和数据挖掘，通过模式识别技术和机器学习技术对企业业务的有关文档进行自动编码，并根据不同的主题进行分类，以便进一步根据不同需求的数据挖掘工作。如事实挖掘，通过文本分析从海量文本数据中提取和整理关键事实。如企业的竞争情报，公司从新闻文本中提取竞争对手的相关情报，包括业务关系、技术、产品、收购计划、主要员工等，有利于企业的战略布局。还能应用于生物医学，如通过收集患者的医疗记录，并从中挖掘描述某药物的使用情况，包括适用症、剂量、持续用药时间、用药方式和可能的不良反应，以及使用药物之后的身体状况，以便评估药物的治疗效果。