🤖 情感分析是自然语言处理（NLP）领域的重要任务，旨在通过算法识别文本中的情绪倾向（如正面、负面、中性）或具体情感（如喜悦、愤怒、悲伤）。以下是关键要点：
核心技术与方法
- 基于规则的方法：通过预定义词典和语法模式进行情感判断
📌 示例：使用情感词典匹配关键词（如“喜欢”→正面，“讨厌”→负面） - 机器学习方法：利用标注数据训练分类模型
📌 常见模型：SVM、随机森林、LSTM - 深度学习方法：采用神经网络（如BERT、RoBERTa）实现更精准的语义理解
📌 图片示例：
应用场景
- 🌐 社交媒体监控：分析用户评论的情绪倾向
- 📊 市场调研：挖掘产品评价中的公众反馈
- 📢 客户服务：自动识别客户反馈中的满意度问题
挑战与趋势
⚠️ 主要挑战：
- 语境理解复杂性
- 模糊表达的歧义
- 多语言与文化差异
📈 最新进展：
- 预训练语言模型（如BERT）的应用
- 多模态情感分析（结合文本与语音/图像）
- 实时情感分析系统的优化
📌 扩展阅读：