🧠 中文情感分析与机器学习教程

什么是情感分析？

情感分析是自然语言处理（NLP）中的重要任务，旨在通过算法识别文本中的主观信息（如情绪、态度等）。在中文场景下，需处理分词、语义歧义等特殊挑战。

实现步骤指南

1. 数据预处理

   • 清洗文本（去除标点、停用词）
   • 分词处理（使用jieba等工具）
   

2. 特征提取

   • 构建词袋模型或TF-IDF向量
   • 使用深度学习模型（如BERT）进行嵌入
   

3. 模型训练

   • 选择分类算法（SVM、LSTM、Transformer）
   • 调整超参数优化准确率
   

4. 结果评估

   • 计算准确率、F1分数等指标
   • 可视化分析结果（如混淆矩阵）
   

扩展学习

如需了解更深入的词嵌入技术，可访问：
/community/tech/nlp-chinese-community/tutorials/word-embedding

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