情感分析入门：使用 Hugging Face 框架进行文本情感识别 🧠📊

情感分析是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一，广泛应用于社交媒体监控、产品评论分析、舆情追踪等领域。通过 Hugging Face 提供的预训练模型和简单 API，即使是初学者也能快速上手。

快速上手指南

1. 安装依赖

   pip install transformers torch
   

2. 加载预训练模型
   使用 AutoModelForSequenceClassification 和 AutoTokenizer 可快速初始化模型：

   from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
   model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
   

3. 进行情感预测
   输入文本后，通过模型推理获取情感倾向：

   inputs = tokenizer("我非常喜欢这个产品！", return_tensors="pt")
   outputs = model(**inputs)
   

应用场景示例

• 📢 社交媒体分析：实时监测用户对热点事件的评论情绪
• 🛍 电商评论分类：自动识别商品好评/差评
• 📈 市场调研：分析用户对品牌或产品的反馈趋势

拓展学习路径

如需深入了解 Hugging Face 的其他 NLP 功能，可访问：
https://community.abc_compute_forum/resources/huggingface_tutorials/nlp_introduction