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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。

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。

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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。

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　　去年，民航局、国家发改委联合发文《关于推进国际航空枢纽建设的指导意见》，画出国际航空枢纽的蓝图，提出“3+7+N”国际航空枢纽功能体系。

　　第一，台内务问题难解。近期“在野”党主导的台立法机构改革行动，造成“朝野”关系紧张、立法机构议事冲突频传；台行政机构提复议案让行政和立法冲突浮上台面，政党纷纷走上街头诉诸群众，政局动荡、人心不安。