情感分析是自然语言处理（NLP）中的重要任务，旨在通过算法识别文本中的主观情感倾向（如正面、负面、中性）。以下是关键知识点：

基本概念 🔍

  • 定义：分析文本情感的自动化过程，常用于社交媒体、产品评论等场景
  • 核心技术：词袋模型、TF-IDF、深度学习（如LSTM、Transformer）
  • 应用场景：舆情监控、用户反馈分析、推荐系统优化
情感分析_概念

实现步骤 🧰

  1. 文本预处理：分词、去除停用词、词干提取
  2. 特征提取：构建词向量或使用预训练模型（如BERT）
  3. 情感分类：通过机器学习模型或深度学习框架进行预测
  4. 结果可视化：使用图表展示情感分布
情感分析_流程

常用工具推荐 🤖

  • Python库：NLTK、TextBlob、VADER、Transformers
  • 平台：Google Cloud Natural Language API、Azure Text Analytics
  • 开源项目：Hugging Face的情感分析模型库
情感分析_工具

扩展学习 📚

深入学习情感分析技术 | 情感分析实战案例