在学术研究中，文献定量分析是一种重要的数据处理方式，它通过系统化的统计手段对文本内容进行量化处理，从而揭示其中的规律和趋势。目前，这一领域的主要方法主要包括计词法和语义强度分析等。

首先，计词法是文献定量分析中最基础、最常用的方法之一。其核心在于对文本中特定词汇或短语出现的频率进行统计。这种方法通常用于识别某一主题或概念在文献中的出现次数，进而判断其重要性或关注度。例如，在研究“人工智能”相关文献时，研究人员可以通过计词法统计“机器学习”、“深度学习”等关键词的出现频率，以了解该领域的研究热点和发展趋势。

其次，语义强度分析则更侧重于对文本中词语所表达的情感倾向或意义强度进行量化评估。这种分析方法不仅关注词汇的出现次数，还结合语义学原理，分析词语在不同语境下的含义及其情感色彩。例如，在分析社交媒体上的用户评论时，语义强度分析可以帮助识别正面、中性和负面情绪的分布情况，从而为舆情监测提供支持。

除了上述两种方法外，文献定量分析还包括其他一些辅助性的技术，如共现分析、主题建模（如LDA模型）以及网络分析等。这些方法可以与计词法和语义强度分析相结合，进一步提升分析的深度和广度。

综上所述，文献定量分析的方法多样，各有侧重。计词法适用于快速获取文本中的高频词汇信息，而语义强度分析则能更深入地挖掘文本背后的情感和意义。在实际研究中，研究者可以根据自身需求选择合适的方法，或综合运用多种技术，以获得更为全面和准确的研究结果。