情感分析的入门简介，从词法、句法分析开始，到基础模型及深度学习模型的介绍_情感分析入门

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理中一个非常重要且广泛研究的领域，它可以帮助企业或组织更好地了解客户对产品或服务的态度，从而制定符合用户需求的营销策略或产品改进方向。随着互联网和社交媒体等信息化时代的到来，传播开放、消费高速增长，各行各业都在追求个性化服务与个性化体验。如何准确识别并理解客户的心情、倾向、情绪和喜好，无疑是众多消费者关切的重点。目前，情感分析技术已经成为一种热门话题，有关部门也积极推出了针对不同场景的情感分析工具或产品。
在今天这篇文章中，我将介绍一下最基本的情感分析方法，词法分析，句法分析，以及两种常用的基础模型——朴素贝叶斯分类器和最大熵模型。这三种方法是人们最容易上手并且能够快速获得效果的方法。最后，我们还会涉及到深度学习模型——LSTM（Long Short-Term Memory）网络和Attention机制，并用Python实现了一个案例。希望通过本文的介绍，读者能够掌握基础的情感分析技术，为未来的工作提供坚实的支撑。

2.基本概念术语说明

2.1 什么是情感分析？

情感分析就是根据文本的情感标签（如积极、消极、中性等）来确定其所表达的观点或情绪，一般情况下会采用机器学习或者模式识别的方式。情感分析任务包括两步：（1）分词和词性标注；（2）基于规则或统计方法进行情感分析。
分词（Tokenization）：即把一段话或者文档按照词语来切分成独立的元素。举个例子，“我想去吃饭”可能被分成“