📚 NLP教程：情感分析入门

🔥 什么是情感分析？

情感分析（Sentiment Analysis）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）。它广泛应用于社交媒体监控、产品评论分析、舆情预测等领域。

🧠 技术原理

1. 文本预处理

   • 分词（Tokenization）
   • 去除停用词（Stopword Removal）
   • 标准化（如词干提取、词形还原）
   • 示例：我爱自然语言处理 → 我 爱 自然语言 处理

2. 特征提取

   • 使用词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF
   • 嵌入技术（Word2Vec, BERT等预训练模型）
   • 示例：通过词向量捕捉“喜欢”与“讨厌”的语义差异

3. 模型选择

   • 传统机器学习（如SVM、随机森林）
   • 深度学习（如LSTM、Transformer）
   • 示例：BERT在情感分类任务中达到SOTA效果

4. 结果输出

   • 极性得分（-1到1）
   • 情感标签（正面/负面/中性）
   • 示例：电影评论得分 0.9 → 明确正面评价

🧪 应用场景示例

• 📱 社交媒体情绪监控
• 🛍️ 电商产品评论分析
• 📈 股票市场新闻情绪预测
• 📚 学术研究中的文本分类

📚 相关学习资源

• 情感分析实战：从数据到模型
• NLP工具对比：spaCy vs. NLTK
• 深度学习入门：Transformer模型详解

📌 延伸思考

• ✅ 为什么需要情感分析？
• ❓ 传统方法与深度学习方法的优缺点？
• 🚀 如何提升情感分析的准确性？