情感分析是自然语言处理（NLP）中常见的任务，通过Python可以快速实现文本情感倾向判断。以下是一些精选项目示例：

📚 项目 1：基于深度学习的微博情感分类

  • 描述：使用LSTM模型对中文微博评论进行情感极性预测（正面/负面）。
  • 技术栈：TensorFlow, 中文分词, 词向量嵌入
  • 链接：点击查看完整代码实现
sentiment_analysis

📚 项目 2：情感分析实战 - 电影评论数据集

  • 描述：以IMDB电影评论为数据源，训练朴素贝叶斯分类器。
  • 技术栈：Scikit-learn, Pandas, Matplotlib
  • 扩展阅读：探索更多NLP项目
python_nlp

📚 项目 3：实时情感分析系统

  • 描述：搭建Flask后端 + Streamlit前端的实时情感分析工具
  • 技术栈：Flask, Streamlit, spaCy
  • 功能亮点：支持多语言检测（含中文）
real_time_analysis

💡 小提示：如需了解情感分析在深度学习中的最新进展，可参考 深度学习模型对比 阅读更多技术文档。