情感分析是NLP领域的重要技术，用于判断文本的情感倾向（如正面、负面、中性）或情绪状态（如喜悦、愤怒、悲伤）。以下是其核心应用场景与技术要点：
📌 应用场景
- 社交媒体监控：实时分析用户评论、话题讨论的情感倾向，帮助企业了解公众舆论
- 客服反馈分析：自动分类客户评价，识别投诉或满意度
- 市场调研：挖掘用户对产品/服务的潜在情绪，辅助决策
🧠 技术原理
- 文本预处理：分词、去除停用词、词干提取等
- 特征提取：TF-IDF、词向量（Word2Vec）、BERT等模型
- 模型选择：基于规则的分析、机器学习分类器（如SVM）、深度学习模型（如LSTM）
- 结果输出：情感极性分类或细粒度情绪标签
📚 延伸学习
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