请根据不同的输入类型，可将文本分析划分成哪些类型，并结合目前主流应用软件，举例说明其主要特点及工作原理

根据不同的输入类型，文本分析可以分为以下几种类型：

1. 自然语言处理（NLP）：主要处理人类语言的文本数据，例如中文、英文等。NLP 主要应用于机器翻译、情感分析、问答系统等领域。目前主流应用软件包括Google Translate、百度翻译、微软小冰等。其主要特点是能够理解人类表达的语言，工作原理是通过自然语言处理算法将文本转化为计算机能够理解的形式，例如词向量表示。

2. 代码分析：主要处理计算机程序的代码文本数据，例如 Java、Python 等编程语言。代码分析主要应用于代码质量检测、代码重构等领域。目前主流应用软件包括SonarQube、PyCharm、Visual Studio Code等。其主要特点是能够理解编程语言的语法结构和逻辑关系，工作原理是通过语法解析器将代码解析为语法树，然后进行分析和检测。

3. 图像识别：主要处理图片的文本数据，例如照片、图像等。图像识别主要应用于人脸识别、物体识别等领域。目前主流应用软件包括百度AI、腾讯优图等。其主要特点是能够识别图片中的物体和人脸等信息，工作原理是通过卷积神经网络等深度学习算法对图片进行训练和识别。

4. 音频识别：主要处理音频的文本数据，例如语音、音乐等。音频识别主要应用于语音识别、音乐分类等领域。目前主流应用软件包括百度语音、微软小冰等。其主要特点是能够识别音频中的语音和音乐等信息，工作原理是通过自然语言处理算法和深度学习算法对音频进行分析和识别。

以上是根据不同的输入类型将文本分析划分的几种类型，并结合目前主流应用软件进行了说明其主要特点及工作原理的例子。