文本预处理：包括文本清洗、分词、去除停用词和标点符号等。这些步骤有助于减少噪音并将文本转化为可处理的形式。特征提取：将文本转换为数值特征表示形式，以便应用机器学习算法。常用的特征提取方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（词频-逆文档频率）和词嵌入（Word Embedding）等。主题建模，文本分类，情感分析
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