项目简介

情感分析是自然语言处理中的经典任务，常用于判断文本情感倾向（如正面/负面/中性）。本项目基于深度学习框架，采用以下核心技术：

  • 神经网络模型：包括LSTM、Transformer等架构
  • 预训练语言模型：如BERT、RoBERTa用于特征提取
  • 分类算法：结合Softmax实现情感预测

💡 示例：通过电影评论数据集训练模型，输出带有✅/❌/⚠️标记的分析结果

技术要点

🔧 核心步骤：

  1. 数据清洗与标注（使用数据预处理工具）
  2. 模型构建与训练（推荐参考深度学习模型教程）
  3. 情感分类与可视化

实战步骤

🧱 操作流程：

  1. 下载公开数据集：IMDB评论、Twitter情感数据等
  2. 使用PyTorch/TensorFlow框架搭建模型
  3. 训练模型并测试准确率（>90%为优秀）
  4. 部署为API服务供实时分析

扩展阅读

📚 相关资源：

情感分析_流程
深度学习_模型