什么是情感分析？
情感分析是NLP领域的重要任务，用于识别和分类文本中的主观信息（如情绪、态度、观点）。
通过分析用户评论、社交媒体内容等，可以判断文本是正面、负面还是中性，甚至细分到具体情绪类型（如喜悦、愤怒、悲伤）。
核心技术与流程
文本预处理
- 分词（Tokenization）
- 去除停用词（Stopword Removal）
- 标准化（Normalization，如大小写转换）
特征提取
- 使用词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF
- 嵌入向量（Word Embeddings，如BERT、GloVe）
模型训练
- 传统方法：朴素贝叶斯、SVM
- 深度学习：LSTM、Transformer
典型应用场景
- 电商平台评论分析 😊
- 社交媒体舆情监控 📈
- 客服情感识别 📱
- 健康关怀对话系统 🧠
扩展学习
若需了解NLP更广泛的领域，可访问：
/ai-tutorials/nlp-overview
📌 提示：情感分析的准确性依赖于高质量的标注数据和合适的模型选择，建议从简单任务开始实践！