在ThinkPHP框架中实现文本分类和情感分析，可以利用第三方库进行实现。其中，常用的文本分类和情感分析库包括Jieba中文分词、Scikit-learn机器学习库及TextBlob情感分析库。
使用Jieba中文分词，可以对需要分析的文本进行切词，并将结果按照预设好的词性、停用词等规则进行筛选和处理。这样就可以获得最原始的文本信息。
Scikit-learn库包括许多机器学习算法，例如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络等，可以通过训练数据集和测试数据集进行建模，并评估模型的准确率和效果。利用Scikit-learn库，可以将文本分类与情感分析算法进行集成，实现文本分类和情感分析功能。
TextBlob是一个基于NLTK（自然语言工具包）的Python库，可以实现情感倾向性分析（Sentiment Analysis）和情感极性分析（Subjectivity Analysis）。它可以将某种语言的文本转化为对应语言的对象，从而方便进行相关操作和处理。
因此，要在ThinkPHP框架中实现文本分类和情感分析，我们需要引入这些第三方库，并了解它们的使用方法。同时，还需要定义自己的数据结构，用来处理和表示读入的文本信息。最后，根据业务需求，可以在ThinkPHP框架中搭建相关的接口，实现文本分类和情感分析功能的调用和展示。