情感分析是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一，旨在通过算法识别文本中隐含的情绪倾向。以下是实现情感分析的完整流程：

1. 数据准备 📁

  • 数据来源：使用公开情感数据集（如IMDB影评、Twitter情感数据）
  • 预处理步骤：
    • 分词与去除停用词
    • 构建词向量（Word2Vec、GloVe 或 BERT）
    • 数据标注（正面/负面情感标签）
    • 示例：
      数据预处理

2. 模型选择 🧠

  • 传统方法：SVM、随机森林（需手动提取特征）
  • 深度学习方法：
    • 基于RNN/LSTM的模型
    • 使用预训练语言模型（如BERT）进行微调
    • 示例：
      机器学习模型

3. 训练与评估 📈

  • 训练过程：
    • 划分训练集/测试集（如8:2比例）
    • 选择损失函数（交叉熵损失）
    • 优化器推荐：AdamW
  • 评估指标：
    • 准确率（Accuracy）
    • F1分数（尤其关注类别不平衡问题）
    • 示例：
      模型评估

4. 部署应用 🚀

  • 本地部署：使用Flask/Django构建API服务
  • 云服务：集成AWS SageMaker或阿里云PAI平台
  • 实时分析：通过RESTful接口调用模型
    示例：
    模型部署

扩展阅读 📚

想深入了解NLP技术栈？可参考：
自然语言处理基础概念
（包含词向量、语言模型等核心知识点）