什么是文本情感分析？
文本情感分析是通过自然语言处理技术识别和分类文本中的情绪倾向。
常见任务包括：
- 😊 情绪分类（如快乐、悲伤、愤怒）
- 😞 情绪强度检测
- 🤔 情感倾向判断（正面/负面）
📌 本教程包含完整代码示例，点击 🔗情感分析实战代码 查看
深度学习方法概览
常用模型架构
- 🤖 RNN/LSTM 情感模型
- 🧠 Transformer-based 模型（如BERT）
- 📊 注意力机制应用
📷 插入模型结构示意图
实战流程
步骤分解
- 📁 数据准备：使用IMDB评论数据集
- 🧾 文本预处理：分词、去除停用词
- 🧪 模型训练：通过PyTorch或TensorFlow实现
- 📈 结果评估：准确率、F1分数分析
📌 点击 🔗NLP基础教程 查看预处理方法
扩展学习
- 📚 《深度学习与情感分析》 进阶读物
- 🧬 情感分析在社交媒体监控中的应用
- 🧪 模型优化技巧：数据增强与迁移学习
📷 插入情感分析应用案例图