情感分析是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，它旨在识别和提取文本中的主观信息。本教程将简要介绍情感分析的基本概念、方法和应用。
情感分析概述
情感分析通常用于以下场景：
- 市场调研：了解消费者对产品或服务的看法。
- 社交媒体分析：监测公众对品牌或事件的看法。
- 舆情监控：跟踪和评估公众对特定事件或话题的情绪。
情感分析的基本方法
- 基于规则的方法：通过定义一组规则来识别文本中的情感。
- 基于机器学习的方法：使用机器学习算法从数据中学习情感模式。
- 基于深度学习的方法：使用神经网络等深度学习模型进行情感分析。
情感分析的应用
- 推荐系统：根据用户的情感倾向推荐商品或内容。
- 客服系统：自动识别客户反馈的情感，并采取相应措施。
- 舆情分析：监测公众对政治、经济、社会等领域的看法。
示例
假设我们有一个包含以下文本的样本：
“这个手机太棒了！屏幕清晰，电池续航长。”
我们可以使用情感分析工具来识别这段文本的情感为正面。
扩展阅读
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Sentiment Analysis