好的，下面我将使用一个例子来详细描述上述三个内容的实现过程：

假设我们有一个超长文本如下：

"小明最近迷上了烹饪，他喜欢尝试各种不同的菜谱。炒菜、烤肉、蒸鱼，他都尝试过。小明觉得烹饪是一门艺术，他认为通过烹饪可以表达自己的创造力和对美食的热爱。虽然他刚开始学习，但他已经能烹饪出一些美味的菜肴了。"

现在我们来分别看一下如何实现上述三个内容：

1. 关键词判断：我们可以使用中文分词技术对文本进行分词，然后通过判断每个词是否是关键词，从而进行关键词的判定。在这个例子中，我们判定词语 "小明"、"烹饪"、"菜谱"、"炒菜"、"烤肉"、"蒸鱼"、"美食"等为关键词。

2. 语境理解：通过对文本的语义分析和上下文理解，我们可以得到以下信息：小明最近迷上了烹饪，他喜欢尝试各种不同的菜谱，并且认为烹饪是一门艺术。从这些信息中，我们可以推断出小明对烹饪非常热情，正在努力学习并且已经取得一些成果。

3. 逻辑关联词：我们可以构建模板句子，通过替换一些关键词，生成符合逻辑关联的句子。在这个例子中，我们可以构建一个模板 "最近他迷上了XXX，他喜欢尝试各种不同的YYY。"，通过替换XXX为"游泳"、YYY为"水上运动"，生成逻辑关联的句子 "最近他迷上了游泳，他喜欢尝试各种不同的水上运动。"

这就是针对超长文本实现关键词判断、语境理解和逻辑关联词的基本思路。当然，实际的实现过程可能更加复杂，需要结合机器学习、自然语言处理等技术来处理文本数据。以上是一个简单的示例，希望能够帮助你理解这三个内容的实现方法。