情感分析是自然语言处理（NLP）中的重要技术，常用于判断文本中的情绪倾向。以下是学习路径与核心内容：
🧠 基本概念
- 定义：通过算法识别文本中表达的正面、负面或中性情绪
- 应用场景：社交媒体监控、产品评论分析、舆情预测等
- 核心技术：机器学习、深度学习（如LSTM、Transformer）、预训练模型（如BERT）
📌 实现步骤
数据收集
- 使用爬虫抓取公开评论数据
- 示例工具：
Scrapy（Python）或BeautifulSoup
文本预处理
- 分词、去除停用词、词干提取等
- 可参考 NLP基础教程 深入学习
特征提取
- 使用TF-IDF或词嵌入（Word2Vec, GloVe）
- 情感词典工具：
NLTK的 VADER 情感分析器
模型训练
- 传统方法：SVM、随机森林
- 深度学习方法：使用PyTorch或TensorFlow构建分类器
🛠 推荐工具
| 工具 | 用途 | 语言 |
|---|---|---|
| Hugging Face Transformers | 预训练模型调用 | Python |
| TextBlob | 快速情感分析 | Python |
| RapidMiner | 可视化建模工具 | 多语言 |