本题考察的是自然语言处理（NLP）中如何分析文本数据以提取关键信息。核心考点在于理解不同的NLP技术在处理文本数据时的适用性和优缺点。 解题思路分析： 1. 首先，识别题目中的关键信息：需要从大量的用户反馈文本中提取用户观点和情感倾向，并进行总结归纳。 2. 接着，分析选项： * 选项A，关键词提取只能提供一些高频词汇，无法深入理解文本的含义和情感倾向，忽略了上下文联系。 * 选项B，情感分析能够判断每条反馈的情感极性，但无法提取用户观点，只能知道正面或者负面情感，信息量太少。 * 选项C，主题建模能够识别文本中的潜在主题，并在此基础上进行情感分析，能够较为全面地提取用户观点和情感倾向，最为合适。 * 选项D，直接使用深度学习模型生成摘要，可能无法准确提取用户观点和情感倾向，且缺少可解释性，无法进行分析。 3. 最后，确定正确答案：选项C最符合题意，因为它结合了主题建模和情感分析，能够较为全面地理解用户反馈。 选项分析： * A选项：错误。关键词提取只能提供表面信息，无法深入理解用户观点和情感。 * B选项：错误。情感分析只能判断情感极性，不能提取用户观点。 * C选项：正确。主题建模可以识别潜在的主题，结合情感分析可以提取用户观点和情感倾向，是最好的选择。 * D选项：错误。直接生成摘要可能会丢失关键信息，且缺少可解释性。 易错点提醒： * 本题的易错点在于可能只关注情感分析，而忽略了主题建模的重要性。同时，需要理解各种NLP技术的局限性。 核心考点：自然语言处理（NLP）、主题建模、情感分析、文本数据分析。