🧠 什么是情感分析？
情感分析是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一，旨在通过算法识别文本中的情感倾向（如正面、负面、中性）或情绪状态（如愤怒、喜悦、悲伤）。
例如：
- 用户评论：“这个电影太棒了！” → 情感倾向：正面
- 社交媒体帖子：“今天真是糟糕的一天” → 情感倾向：负面
🛠 核心技术流程
文本预处理
- 去除标点、停用词（如“的”、“是”）
- 分词与词干化（如“running” → “run”）
- 情感词典匹配（如使用NTUSD情感词典）
特征提取
- 词袋模型（Bag of Words）
- TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）
- 嵌入向量（如Word2Vec, BERT）
模型训练
- 传统方法：SVM、朴素贝叶斯
- 深度学习：LSTM、Transformer、预训练模型微调
🌍 应用场景
- 社交媒体监控：分析用户情绪波动
- 产品评论分析：挖掘消费者满意度
- 客服反馈分类：自动识别投诉/表扬内容
- 舆情预测：结合时间序列预测情感趋势