情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，它旨在识别和提取文本中的主观信息。本概述将介绍情感分析的基本概念、应用场景以及一些常用的技术。
应用场景
- 社交媒体分析：通过分析用户在社交媒体上的评论和帖子，了解公众对品牌、产品或事件的看法。
- 客户服务：通过分析客户反馈，识别客户满意度，并改进产品和服务。
- 舆情监测：监测网络上的热点事件和公众情绪，为政府和企业提供决策支持。
技术方法
- 基于规则的方法：通过定义一系列规则，对文本进行分类。
- 基于统计的方法：使用机器学习算法，从大量标注数据中学习情感倾向。
- 基于深度学习的方法：使用神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对文本进行情感分析。
示例
假设我们有一个关于电影的评论：“这部电影太棒了，我非常喜欢它！”
使用情感分析技术，我们可以判断这个评论的情感倾向为“正面”。
扩展阅读
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Sentiment Analysis