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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。

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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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　　面对持续高位的运输压力以及复杂多变的海上气象条件，湛江徐闻海事处多措并举筑牢水上安全防线，组织执法人员深入辖区港口，对执运滚装客船开展专项安全检查，避免“问题车辆”上船，同时强化重点时段值班值守，密切对接气象部门，及时播发恶劣天气预警信息，指导船舶做好防风避浪措施，全力保障旅客出行安全和港口作业秩序。(完)

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