情感分析是自然语言处理（NLP）领域的重要技术，用于识别文本中表达的情绪倾向（如正面、负面、中性）或主观态度。在AI Toolkit中，我们提供了多种工具和方法，帮助开发者快速实现情感分析功能。
应用场景 🌐
- 社交媒体监控：分析用户评论、推文等，实时掌握公众情绪
- 客服反馈分析：自动分类客户反馈的情感，提升响应效率
- 市场调研：挖掘用户对产品或服务的潜在情感需求
- 内容推荐：根据用户情感偏好优化推荐算法
技术原理 🔍
- 文本预处理：分词、去除停用词、词干提取等
- 特征提取：使用TF-IDF、词向量或预训练模型（如BERT）进行向量化
- 模型训练：基于标注数据训练分类模型（如SVM、LSTM、Transformer）
- 结果输出：返回情感极性分类及置信度评分
📌 提示：了解如何使用AI Toolkit实现情感分析，请参考 情感分析实战教程