情感分析AI教程 💡

情感分析是自然语言处理中的核心任务之一，旨在通过算法识别文本中的情绪倾向（如正面、负面、中性）。以下是入门指南：

1. 基础概念

• 定义：分析文本情感的AI技术，常用于舆情监控、产品评论分析等场景
• 应用场景：社交媒体情绪监测、客服对话分析、市场调研
• 技术分类：基于规则、机器学习、深度学习（如LSTM、Transformer）

2. 实现步骤

• 数据准备 需要标注情感的数据集（如IMDB电影评论、Twitter情感数据）
• 模型选择 可选用预训练模型（如BERT）或自定义模型
• 训练与评估
  使用交叉验证评估模型效果，关注准确率与F1分数
• 结果应用
  可输出情感分类结果或可视化情绪分布图

3. 扩展学习

• 深入了解深度学习模型：深度学习进阶教程
• 实战项目推荐：情感分析实战案例

提示：若需可视化分析结果，可尝试使用情感分析可视化工具