如何结合KMP算法和3DVM模型进行网络舆情的关键词提取和情感倾向分析？请提供详细步骤和代码示例。

在当前信息快速流动的网络环境中，有效地进行关键词提取和情感倾向分析对于理解和控制公共危机具有重要意义。为了实现这一目标，我们可以利用KMP算法和三维文档向量模型（3DVM）的结合来构建一个高效和准确的舆情监测系统。以下是详细步骤和代码示例：

参考资源链接：[2020数维杯论文：舆情监测情感分析与数据抓取方法](https://wenku.csdn.net/doc/50p7bn2bw0?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **数据抓取**：首先，使用网络爬虫技术抓取特定话题或事件相关的网络文本数据，例如微博、新闻评论等。

2. **预处理**：对收集到的数据进行预处理，包括去除HTML标签、特殊字符、停用词等，然后对文本进行分词处理。

3. **关键词提取**：
- 使用KMP算法进行模式匹配，从预处理后的文本中快速提取高频关键词。KMP算法的核心在于一个名为部分匹配表（next数组）的数据结构，它能够减少不必要的比较次数。
- 示例代码如下：

     def kmp_search(s, pattern):
         # 部分匹配表构建
         next = get_next(pattern)
         m, j = len(s), 0
         while m - j > 0:
             if j == -1 or s[j] == pattern[j]:
                 j += 1
                 if j == len(pattern):
                     print(

参考资源链接：[2020数维杯论文：舆情监测情感分析与数据抓取方法](https://wenku.csdn.net/doc/50p7bn2bw0?spm=1055.2569.3001.10343)