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分詞是中文文本分析的關鍵環(huán)節(jié)，jieba、HanLP和SnowNLP是常用工具。結(jié)合自定義詞典能夠顯著提升分詞準確率，對命名實體和專有名詞有更好識別效果。

特征工程包括詞袋模型、TF-IDF以及詞向量（word2vec、fastText）等方法。TF-IDF適合關鍵詞提取與相似度計算，詞向量則能捕捉語義關系，適用于深度學習模型輸入。

主題建模和聚類有助于發(fā)現(xiàn)隱含話題，LDA是常見方法，也可以結(jié)合NMF或?qū)哟尉垲悂硖剿?文本集合結(jié)構?？梢暬ぞ?如pyLDAvis可以直觀展示主題詞和主題分布。

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評估與部署同樣重要，常用指標有準確率、召回率、F1分數(shù)與AUC。模型落地需考慮在線預測性能、內(nèi)存和并發(fā)，結(jié)合緩存和微服務架構實現(xiàn)穩(wěn)定提供服務。

總結(jié)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(jié)合業(yè)務反饋是提升效果的核心。

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