欢迎访问情感分析项目文档页面！以下是关于自然语言处理中情感分析技术的详细说明：

📌 项目概述

情感分析是NLP领域的重要任务，用于识别文本中的主观信息。本项目提供以下功能：

  • 情感极性判断（正面/负面/中性）
  • 情感强度量化（0-1评分）
  • 多语言支持（含中文、英文等）

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🧠 技术原理

我们采用深度学习模型实现情感分析，核心流程如下：

  1. 文本预处理（分词、去除停用词）
  2. 特征提取（TF-IDF/词嵌入）
  3. 模型训练（LSTM/CNN/Transformer）
  4. 结果输出（情感标签与置信度）

情感分析流程图

🚀 快速入门

安装

pip install sentiment_analyzer

使用示例

from sentiment_analyzer import Analyzer
analyzer = Analyzer()
print(analyzer.analyze("我非常喜欢这个产品！"))
# 输出: {"sentiment": "正面", "confidence": 0.95, "label": "积极"}

示例图片

积极情感示例
消极情感示例

📚 相关文档

📌 注意：所有示例均基于公开数据集，如需获取完整数据集请访问数据资源中心