情感分析案例研究：社交媒体舆情监测 📊

项目概述 🌐

本案例基于深度学习技术构建的中文情感分析系统，主要用于实时监测社交媒体平台上的用户评论，识别正面/负面情绪倾向。通过自然语言处理（NLP）模型，可精准捕捉公众对品牌、产品的态度变化，助力企业决策。

技术实现 💻

• 数据来源：微博、抖音等平台的公开评论数据
• 模型选择：采用预训练的BERT中文模型进行微调
• 核心流程：
  1. 文本清洗（去除广告、表情符号）
  2. 情感分类（使用SVM与LSTM混合模型）
  3. 可视化分析（通过Tableau生成情感趋势图）
• 准确率：达到92.7%（基于2023年测试集）

应用场景 📱

✅ 品牌口碑监控：实时追踪用户对产品的评价
✅ 舆情预警系统：自动识别负面情绪激增事件
✅ 市场调研优化：挖掘用户潜在需求与反馈

成果展示 📈

• 实时分析界面：点击查看系统演示
• 行业报告：下载完整案例分析文档
• 模型对比：

  模型类型	准确率	推理速度
  BERT	92.7%	850ms/条
  LSTM	88.3%	320ms/条

**图1**：BERT中文模型的分层结构设计

扩展阅读 📚

如需了解其他NLP应用场景，可参考：/zh/case_studies/nlp_applications