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特征选择与提取方法
在文本情感分析中，特征选择与提取是至关重要的一环。特征选择与提取的好坏直接影响到模型的性能和准确性。本节将详细介绍几种常见的特征选择与提取方法，包括词频-逆文档频率（TF-IDF）、词嵌入（WordEmbeddings）、深度学习方法（如卷积神经网络和循环神经网络）等。我们将通过具体的例子和代码来说明这些方法的应用和效果。
1.词频-逆文档频率（TF-IDF）
TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）是一种统计方法，用于评估一个词在文档或语料库中的重要性。TF-IDF值越高
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