情感分析指南 🧠

情感分析是自然语言处理（NLP）中的核心技术，用于识别和提取文本中的主观信息（如情绪、态度、情感倾向等）。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。

核心概念

• 定义：通过算法判断文本情感倾向（正面/负面/中性），例如：
  • "这个产品太棒了！" → 正面
  • "服务令人失望" → 负面
• 技术分类：
  1. 基于规则的方法（使用预定义词典）
  2. 机器学习模型（如SVM、LSTM）
  3. 预训练语言模型（如BERT、RoBERTa）

应用场景

• 📊 市场调研：分析用户对品牌或产品的反馈
• 📱 社交媒体监控：实时追踪公众情绪变化
• 🧪 学术研究：情感标注数据集构建
• 🛒 电商评价：自动分类商品评论情感

实现工具

延伸学习

如需深入了解情感分析的进阶技术，可参考：
情感分析与深度学习
或探索更多NLP应用场景：
自然语言处理全景图