模版分析（Template Analysis）是一种信息处理和文本分析的方法，主要用于从大量文本中提取结构化的信息。它起源于语言学和计算机科学领域，尤其是在自然语言处理（NLP）中。
具体来说，模版分析通常涉及以下步骤：
1. 定义模版：研究者或开发者需要定义一个或多个模版，这些模版是文本中预期的信息结构的表示。模版通常包含一系列字段，每个字段对应文本中的一个特定信息单元。
2. 识别和提取：接着，模版分析工具会遍历待分析的文本，寻找与模版匹配的模式。当找到匹配时，工具会提取出对应字段的信息。
3. 结构化输出：提取出的信息会被组织成结构化的格式，如表格、XML或JSON等，便于进一步处理和分析。
模版分析在以下场景中非常有用：
信息提取：从新闻报道、社交媒体帖子等非结构化文本中提取关键信息。
数据挖掘：从大量文本数据中挖掘有价值的信息或模式。
文本分类：根据文本内容将文本分类到预定义的类别中。
模版分析的方法有很多，包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法等。每种方法都有其优缺点，适用于不同的应用场景。
