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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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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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　　糖心天美传媒进入腊月以来，穰东服装产业园里机器嗡鸣。物流区内，叉车司机小跑着装货，包裹堆积如山，又一座座被搬空。在当地中茂服装厂的生产车间里，数千件针织衫刚刚下线，正被装入发往美国的集装箱。厂长任义浩翻着货单说道：“海外不过春节，订单不能断。”

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　　穰东镇副镇长李庆林受访时介绍，过去是闷头代工，近些年标准化厂房代替了前店后厂。全镇拥有460家服装加工企业、1700个村级加工作坊，销往110个国内城市、10余个欧美国家。

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