情感分析是自然语言 processing (NLP) 的重要应用，常用于挖掘社交媒体数据中的用户情绪倾向。以下是关键知识点：
1. 应用场景
- 舆情监控：实时分析微博、Twitter 等平台的评论情感，辅助企业决策
- 品牌口碑：通过情感极性判断用户对产品的满意度
- 内容优化：根据用户反馈调整社交媒体宣传策略
2. 技术原理
- 文本预处理：分词、去除停用词、词干提取
- 特征提取：TF-IDF、词向量、BERT 等模型
- 分类模型：SVM、LSTM、Transformer 架构
3. 工具推荐
| 工具 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| Python_NLP | 使用 NLTK/TextBlob 等库实现 | from textblob import TextBlob |
| VADER | 专为社交媒体文本设计的模型 | analyse.sentiment() |
| HuggingFace | 提供预训练情感分析模型 | 查看模型库 |
4. 扩展学习
若需深入理解 AI 在社交媒体中的其他应用，可参考：
AI 在社交媒体中的实践
📌 提示：分析结果需结合具体场景解读，避免单纯依赖算法输出