文本分析：下载《红楼梦》的文本数据，统计红楼梦中人物出现次数最多的五位，要去除非人名词汇，同一人的名字要合并，最后输出他们的名字和出现次数

好的，这次要求比较复杂，需要进行较多的文本处理。为了实现这一功能，我会使用Python编程语言和一些常用的文本处理库。下面是我的代码，供您参考：

import jieba
import re
import collections

# 读取《红楼梦》的文本数据
with open('hongloumeng.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 定义正则表达式，匹配人名
pattern = re.compile(r'\w{2,3}(?:·\w{2,3})*')

# 对文本进行分词处理，并筛选出人名
words = jieba.cut(text)
names = []
for word in words:
    match = pattern.match(word)
    if match:
        names.append(match.group())

# 对人名进行合并
name_map = {
    '贾宝玉': ['宝玉', '宝二爷', '贾宝二爷'],
    '林黛玉': ['黛玉'],
    '薛宝钗': ['宝钗', '薛宝钗'],
    '王熙凤': ['凤姐儿', '熙凤'],
    '史湘云': ['湘云', '史湘', '云儿']
}
for name, aliases in name_map.items():
    for alias in aliases:
        names = [n if n != alias else name for n in names]

# 统计人物出现次数
counter = collections.Counter(names)

# 输出出现次数最多的五位人物
print('出现次数最多的五位人物：')
for name, count in counter.most_common(5):
    print(name + '：' + str(count) + '次')

上述代码中，我首先使用正则表达式匹配出所有符合规则的人名，并使用jieba库对文本进行分词处理。接着，我使用一个字典来维护人名与其别名之间的映射关系，以便将同一人的不同名字合并在一起。最后，我使用collections库中的Counter类，对人名进行统计，并输出出现次数最多的五位人物。

需要注意的是，由于人名的写法可能会存在很多变体，例如“贾宝玉”可能会被写成“宝玉”、“宝二爷”、“贾宝二爷”等形式，因此我们需要对这些变体进行合并，才能得到准确的统计结果。