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分词是中文文本分析的关键环节，jieba、HanLP和SnowNLP是常用工具。结合自定义词典能够显著提升分词准确率，对命名实体和专有名词有更好识别效果。

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特征工程包括词袋模型、TF-IDF以及词向量（word2vec、fastText）等方法。TF-IDF适合关键词提取与相似度计算，词向量则能捕捉语义关系，适用于深度学习模型输入。

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主题建模和聚类有助于发现隐含话题，LDA是常见方法，也可以结合NMF或层次聚类来探索文本集合结构。可视化工具如pyLDAvis可以直观展示主题词和主题分布。

情感分析关注极性判定和情绪细粒度识别。传统方法用朴素贝叶斯或SVM基于特征工程；深度学习可采用LSTM、CNN或transformers（如BERT）提升准确率。

关键词提取可用TextRank、TF-IDF或基于深度模型的方法。结合业务场景设计后处理规则和黑白名单，能有效提高SEO优化和检索命中率。

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麻逗　　据报道，政令称，热带气旋“格扎尼”过境造成人员伤亡、基础设施和住房被毁，一些地区损失惨重，马达加斯加依法宣布进入“国家灾难状态”，政府负责组织救援。

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麻逗麻逗　　“格扎尼”10日在马达加斯加东部城市图阿马西纳登陆，据马达加斯加国家风险和灾害管理办公室11日发布的最新数据，“格扎尼”在该国已造成31人死亡，逾25万人受灾。

麻逗　　报道介绍，马达加斯加是非洲第一大岛，位于西印度洋海域，每年12月至次年3月是热带气旋多发季。

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