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：

一、使用内置关键词提取功能

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”。

二、结合TF-IDF算法进行加权分析

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。

三、利用正则表达式匹配特定模式

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。

四、基于情感词典的语义关键词标注

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。