情感分析是NLP中用于判断文本情感倾向的核心技术，广泛应用于社交媒体监控、产品评论分析等场景。以下是关键知识点梳理：
1. 基本概念
情感分析通过算法识别文本中的主观信息，输出情感极性（正面/中性/负面）或更细粒度的情绪分类。其核心流程包含：
- 数据预处理：清洗文本、分词、去除停用词 🧹
- 特征提取：词袋模型、TF-IDF、词向量 📊
- 模型训练：传统机器学习 vs 深度学习模型 🤖
- 结果分析：可视化情感分布、生成情绪报告 📈
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2. 典型应用
- 社交媒体舆情监测：实时分析用户评论 📱
- 电商评论评分预测：自动判断产品反馈情感 🛍️
- 客服对话情绪识别：提升服务质量 🤝
- 影视/游戏评价分析：挖掘观众偏好 🎬
3. 工具与实现
Python实现方案
- NLTK：基础情感分析工具包 📚
- TextBlob：简单易用的情感极性判断 📝
- Transformers：使用预训练模型（如BERT）进行细粒度情感分析 🧠
- 深度学习框架：TensorFlow/PyTorch搭建自定义模型 🛠️
技术对比
| 方法 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 传统机器学习 | 实现简单 | 表示能力有限 |
| 深度学习 | 表示能力强 | 需要大量数据和算力 |
4. 拓展学习
尝试实践项目可参考：