自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。情感分析作为NLP的一个子领域，主要关注于识别和提取文本中的主观信息，即情感或意见。
情感分析的基本概念
情感分析通常涉及以下步骤：
- 数据预处理：清洗文本数据，去除噪声，如HTML标签、特殊字符等。
- 特征提取：从文本中提取有助于情感分类的特征，如词频、TF-IDF等。
- 模型训练：使用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，对特征进行分类。
- 结果评估：评估模型的准确率、召回率等指标。
情感分析的应用
情感分析在多个领域都有广泛的应用，例如：
- 社交媒体分析：了解公众对品牌、产品或事件的看法。
- 客户服务：分析客户反馈，提高服务质量。
- 舆情监控：监测网络上的热点事件和公众情绪。
相关资源
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Sentiment Analysis