情感分析是自然语言处理（NLP）中的一项重要技术，用于识别文本中的情绪倾向（如正面、负面、中性）。无论是社交媒体监控、用户评论分析，还是客服反馈处理，它都发挥着关键作用。
核心概念
- 目标：通过算法判断文本表达的情绪（如 😊 表示正面， 😢 表示负面）
- 技术基础：依赖词袋模型、TF-IDF、深度学习（如LSTM、Transformer）等方法
- 应用场景：
- 电商平台产品评价分析
- 社交媒体舆情监控
- 客服对话情绪检测
实现步骤
- 数据收集：获取带有情感标签的训练数据（如电影评论、产品反馈）
- 预处理：分词、去除停用词、词干提取等
- 模型训练：使用分类算法（如朴素贝叶斯、SVM）或深度学习框架（如PyTorch）
- 部署应用：通过API或本地工具实时分析用户输入
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