😊 情感分析教程：理解文本中的情绪倾向

情感分析是自然语言处理（NLP）中的重要技术，用于识别和分类文本中的主观信息（如正面、负面或中性情绪）。以下是关键知识点：

📌 基本概念

• 定义：通过算法判断文本的情感极性，例如评论、社交媒体帖子等
• 应用场景
  • 产品评论分析
  • 社媒舆情监控
  • 客服对话情绪识别
• 核心技术
  • 词袋模型（Bag of Words）
  • 深度学习（如LSTM、BERT）
  • 预训练情感词典（如NRC Emotion Lexicon）

🧠 实现步骤

1. 数据预处理：清洗文本、分词、去除停用词
2. 特征提取：构建词向量或使用预训练模型
3. 模型训练：选择分类算法（SVM、随机森林、神经网络）
4. 结果分析：可视化情感分布（如饼图、热力图）

🛠 工具推荐

• Python库
  • TextBlob（简单易用）
  • VADER（社交媒体情感分析）
  • Transformers（基于预训练模型）
• 可视化工具
  • 情感分析流程图（点击查看交互式图表）

📚 扩展学习

• 自然语言处理入门教程
• 情感分析实战案例