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情感分析關注極性判定和情緒細粒度識別。傳統方法用樸素貝葉斯或SVM基于特征工程；深度學習可采用LSTM、CNN或transformers（如BERT）提升準確率。
關鍵詞提取可用TextRank、TF-IDF或基于深度模型的方法。結合業(yè)務場景設計后處理規(guī)則和黑白名單，能有效提高SEO優(yōu)化和檢索命中率。
評估與部署同樣重要，常用指標有準確率、召回率、F1分數與AUC。模型落地需考慮在線預測性能、內存和并發(fā)，結合緩存和微服務架構實現穩(wěn)定提供服務。
總結來說，構建利于百度SEO的Python文本分析流程需要從清洗、分詞、特征工程到建模與評估全面把控。不斷迭代與結合業(yè)務反饋是提升效果的核心。
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