Выбор между Python и R для текстовой аналитики зависит от конкретных задач и предпочтений пользователя.

Python считается более подходящим для текстовой аналитики, поскольку в нём есть библиотека Pandas, которая предоставляет простые в использовании структуры данных и высокопроизводительные инструменты анализа данных. 14 Кроме того, Python работает быстрее для всех типов текстовой аналитики. 14

R подходит для анализа текстовых данных, включая распознавание текста, его обработку и преобразование. 3 С помощью пакетов tm и text2vec можно анализировать большие объёмы текстовой информации, выявлять ключевые слова и фразы, создавать модели классификации и кластеризации. 3

Таким образом, R выигрывает, когда дело доходит до статистического анализа и работы с моделями, так как многие статистические функции и пакеты изначально разработаны именно под R. 3 Python же лучше подходит для комплексных проектов и интеграции с другими системами. 3

Окончательное решение о выборе между этими языками зависит от конкретных требований и предпочтений пользователя.