情感分析是自然语言处理中的核心任务之一，通过深度学习模型可以高效识别文本中的情绪倾向。以下是实现情感分析的关键步骤：
1. 数据准备 📁
- 收集带标签的情感数据集（如IMDB影评、Twitter情感语料）
- 数据清洗：去除噪声（标点、停用词）、分词处理
- 标准化：统一文本格式（大小写、词干提取）
2. 模型构建 🏗️
- 传统方法：使用LSTM/GRU处理序列数据
- 现代方法：基于Transformer的预训练模型（如BERT）
- 实战技巧：
- 使用
torchtext或tensorflow-text处理文本 - 通过迁移学习提升小数据集表现
- 使用
3. 训练与优化 🔄
- 损失函数：交叉熵损失（CrossEntropyLoss）
- 优化器：AdamW或SGD with learning rate decay
- 可视化工具：使用TensorBoard监控训练过程
4. 应用场景 🌐
- 社交媒体舆情监控
- 客户反馈分析
- 影视作品情感预测
扩展阅读 📚
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