Однако, если вы ищете методы манипулирования и анализа текста, вот несколько распространенных методов с примерами кода:

1. Токенизация текста.
   Токенизация — это процесс разделения текста на более мелкие единицы, называемые токенами. Это можно сделать с помощью регулярных выражений или специальных библиотек, таких как NLTK (Natural Language Toolkit) или spaCy.

   Пример использования NLTK в Python:

   from nltk.tokenize import word_tokenize
   text = "This is an example sentence."
   tokens = word_tokenize(text)
   print(tokens)

   Вывод: ['Это', 'есть', 'an', 'пример', 'предложение', '.']

2. Очистка текста.
   Очистка текста включает в себя удаление ненужных символов, преобразование текста в нижний регистр и удаление стоп-слов (общих слов, не несущих особого значения).

   Пример использования Python:

   import re
   from nltk.corpus import stopwords
   text = "This is an example sentence."
   clean_text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text.lower())
   clean_text = ' '.join([word for word in clean_text.split() if word not in stopwords.words('english')])
   print(clean_text)

   Вывод: 'пример предложения'

3. Лемматизация текста или стеммирование.
   Лемматизация и стеммирование — это методы сведения слов к их базовой или корневой форме. Это может помочь нормализовать текст и уменьшить вариации слов.

   Пример использования NLTK в Python:

   from nltk.stem import WordNetLemmatizer
   lemmatizer = WordNetLemmatizer()
   words = ['running', 'cats', 'better']
   lemmatized_words = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in words]
   print(lemmatized_words)

   Вывод: ['бежит', 'кошка', 'лучше']

4. Анализ настроений.
   Анализ настроений – это процесс определения настроения или эмоций, выраженных в фрагменте текста, обычно классифицируемых как положительные, отрицательные или нейтральные.

   Пример использования библиотеки TextBlob в Python:

   from textblob import TextBlob
   text = "I love this product!"
   sentiment = TextBlob(text).sentiment.polarity
   if sentiment > 0:
      print("Positive sentiment")
   elif sentiment < 0:
      print("Negative sentiment")
   else:
      print("Neutral sentiment")

   Результат: Положительное настроение