在Keras中进行文本数据处理和建模通常包括以下步骤：
文本数据的预处理：首先需要将文本数据转换为计算机可以处理的格式。这包括将文本数据进行分词、去除停用词、将文本转换为数字表示等操作。
构建模型：使用Keras构建文本分类模型通常可以使用一系列神经网络模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等。根据具体的文本分类任务，选择适合的模型结构。
编译模型：在构建模型后，需要使用Keras的compile函数来编译模型。在编译模型时，需要指定损失函数、优化器和评估指标。
训练模型：使用Keras的fit函数来训练模型。在训练模型时，需要提供训练数据和标签，并指定训练的批次大小、迭代次数等参数。
模型评估：使用Keras的evaluate函数来评估模型的性能。可以使用验证集或测试集来评估模型的准确率、精确率、召回率等指标。
模型预测：使用Keras的predict函数来对新的文本数据进行预测。将文本数据转换为模型可以接受的格式，然后使用predict函数进行预测。
在实际应用中，可以根据具体的文本数据和任务需求调整以上步骤中的参数和模型结构，以获得更好的模型性能。