AI：NLP 情感分析

💬 从零开始掌握情感分析：NLP 初学者实战指南

本文适合自然语言处理（NLP）入门者，聚焦于最热门应用之一——情感分析（Sentiment Analysis）。无论你是学生、工程师，还是数据爱好者，都可以通过本文了解情感分析的原理、方法和实现技巧。

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🧠 一、什么是情感分析？

情感分析，也称情绪识别、观点挖掘（Opinion Mining），是指使用 NLP 技术识别文本中的主观情绪倾向，如：

• 正面情绪 😊
• 中立情绪 😐
• 负面情绪 😠

常见的应用场景包括：

• 用户评论分析（淘宝、京东）
• 舆情监控（微博、知乎）
• 金融文本情绪判断（财经新闻、研报）

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🔍 二、情感分析的基本流程

情感分析通常包含以下几个步骤：

1. 文本预处理

   • 分词、去除标点、转换为小写、去除停用词等

2. 特征提取

   • 将文本转化为向量，如 TF-IDF、Word2Vec、BERT 编码等

3. 模型训练

   • 使用机器学习或深度学习模型分类情感

4. 模型评估与部署

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🧰 三、常用工具与技术

工具	作用