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Python 中有多種方法可以進行文本分析和提取，以下是其中幾種常用的方法：
- 正則表達式：使用正則表達式可以方便地匹配和提取特定的文本模式。Python 的 re 模塊提供了豐富的正則表達式操作函數，可以用于查找、替換和分割文本等操作。
- 自然語言處理（NLP）庫：Python 中有一些強大的 NLP 庫，如 NLTK（自然語言工具包）和 spaCy，它們提供了各種文本處理和分析的功能。這些庫可以進行分詞、詞形還原、句法分析、實體識別等任務。
- 文本向量化：將文本轉化為數值特征向量的方法，常用的有詞袋模型（Bag of Words）和 TF-IDF（詞頻 - 逆文檔頻率）。Python 中可以使用 sklearn 庫中的 CountVectorizer 和 TfidfVectorizer 來進行文本向量化。
- 機器學習方法：可以使用各種機器學習算法對文本進行分析和分類，如樸素貝葉斯分類器、支持向量機（SVM）、決策樹等。Python 中的 sklearn 庫提供了這些算法的實現。
- 主題建模：主題建模是一種從文本中發現隱含主題的方法。Python 中的 Gensim 庫提供了實現主題建模的功能，如 Latent Dirichlet Allocation（LDA）等。
以上僅是一些常見的方法，具體使用哪種方法還需要根據具體的文本分析需求來選擇。
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