情感分析是自然语言处理（NLP）中的重要技术，常用于判断文本情感倾向。以下是常用的工具及使用建议：
1. NLTK 🧠
- 开源库，适合初学者
- 提供简单的情感分析模型（如VADER）
- 了解更多 → /Technology_Tutorials/NLP_Tools/NLTK_Overview
2. TextBlob 📝
- 简易文本处理工具
- 支持情感极性与主观性分析
- 适合快速原型开发
3. spaCy 🚀
- 高效的工业级NLP库
- 需自定义情感分析模型
- 适合处理大规模文本数据
4. Transformers (Hugging Face) 🤖
- 基于预训练模型（如BERT）
- 支持多语言情感分析
- 查看示例代码 → /Technology_Tutorials/NLP_Tools/Transformers_Tutorial
5. DeepPavlov 🧪
- 开源对话系统框架
- 集成情感分析模块
- 适合构建复杂NLP应用
📌 实用技巧
- 结合词典（如NRC Emotion Lexicon）提升准确性
- 使用迁移学习优化特定领域模型
- 情感分析工具对比 → /Technology_Tutorials/NLP_Tools/Emotion_Analysis_Comparison
如需进一步学习，可参考情感分析进阶教程