ThinkPHP是一款基于PHP语言开发的MVC框架，可以快速地实现Web应用程序的开发和维护。如果想要在ThinkPHP中实现文本分类和情感分析，可以考虑使用以下几个步骤：
在进行文本分类和情感分析之前，首先需要采集相应的数据，并对数据进行清洗和预处理。采集的数据可以是从互联网上爬取的新闻、微博、评论等文本信息，也可以是从公司内部收集的相关数据。清洗和预处理的过程主要包括去除无用的标点符号、停用词等，以及进行分词、词性标注等操作。
在进行文本分类和情感分析之前，需要将文本信息转化为计算机可以处理的数据形式。这个过程就是特征提取和选择。常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF模型等。特征选择的方法包括卡方检验、互信息等。选择好的特征可以有效地提高分类和情感分析的准确率。
在选择好特征后，可以使用机器学习算法进行模型训练和评估。常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等。训练好的模型可以用于后续的文本分类和情感分析。
最后，在ThinkPHP框架中开发相应的应用程序。可以使用PHP的机器学习库，如php-ml等，来实现文本分类和情感分析的功能。也可以使用其他开源的机器学习库，如scikit-learn等，来实现相应的功能。开发好的应用程序可以提供Web界面，供用户使用。
总之，使用ThinkPHP实现文本分类和情感分析需要进行数据采集和清洗、特征提取和选择、模型训练和评估以及应用程序开发等多个步骤。关键词包括数据清洗、特征提取、模型训练、机器学习库、Web界面等。