情感分析是NLP领域用于识别文本情感倾向的核心技术，常用于舆情监控、产品评论分析等场景。以下为关键信息：
1. 基本原理
- 通过词典匹配与机器学习模型判断文本情感
- 支持极性分类（正面/负面/中性）和情感强度分析
- 典型流程：文本预处理 → 特征提取 → 模型预测 → 结果可视化
2. 应用场景
- 电商评论情感分析：
/nlp_tools/usage#ecommerce - 社交媒体舆情监测
- 客服对话情绪识别
- 市场调研文本挖掘
3. 工具推荐
- BERT情感分类器：基于Transformer的深度学习模型
- TextBlob：简单易用的Python库
- SnowNLP：中文情感分析专用工具
- VADER：社交媒体文本分析专用模型
4. 技术挑战
- 隐含情感识别（如讽刺、反语）
- 多语言情感差异
- 领域术语的特殊情感映射
- 实时分析的性能优化
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