情感分析模型是自然语言处理（NLP）中的核心工具，广泛应用于舆情监控、产品评论分析等领域。以下是常见模型分类及特点：

基础模型 🧠

  • 朴素贝叶斯 🐾
    适合初学者，通过词频统计快速判断情感倾向。

    朴素贝叶斯

  • 支持向量机（SVM） 📊
    在文本分类中表现优异，尤其适合小数据集。

    支持向量机

深度学习模型 🤖

  • LSTM 🔄
    通过时序神经网络捕捉文本语义，适合长文本分析。

    LSTM

  • 卷积神经网络（CNN） 🧩
    利用卷积层提取局部特征，可处理短文本情感判断。

    CNN

预训练模型 🔄

  • BERT 🧠
    多语言预训练模型，通过微调实现高精度情感分类。

    BERT

  • RoBERTa 🔄
    BERT的优化版本，支持更大规模数据训练。

    RoBERTa

拓展学习 🔍

了解更多模型训练技巧：/Tutorials/Sentiment_Analysis/Model_Training