在PHP中实现文本挖掘和分析功能需要掌握一定的自然语言处理、数据挖掘和机器学习等知识。以下是可能的实现方法：
数据采集：首先需要从多个渠道收集大量的文本数据，例如网页、社交媒体等，以建立合适的数据集。
数据清洗和预处理：针对本次文本分析任务，对文本进行去重、分词、停词、词性标注、命名实体识别等处理操作。借助php-ml 扩展样例可以快速上手该部分。
特征提取：选择恰当的特征，并进行相应地特征表示。比如，可以选取常用的 TF-IDF 算法、Word2Vec 算法或者使用深度学习的 BERT 模型生成更高效的输入向量。
文本分类和聚类：利用分类模型、聚类算法或其他相关技术，进行文本分类和聚类，从而实现对语料库的自动处理和归纳。
情感分析：运用情绪判断模型来对具体内容进行翻译和分析，从而评估文章或记录中的情感状态，如主观性较高等。
可视化：最后通过可视化库, 如 google chart 等将结果呈现出来，方便用户观察和分析。
总之，使用PHP实现文本挖掘和分析功能是一项复杂的任务，需要涉及多个子领域。此外，需要注意保护用户隐私、合法使用数据，并遵守相关法规和政策等知识。