随着移动互联网的普及，很多人已经习惯于在网络上表达意见和建议。比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。而对这种评价的分析就是情感分析的主要应用场景。
而文本情感分析作为其中的一种，旨在分析出文本中针对某个对象的评价的正负面，比如“华为手机非常好”就是一个正面评价。
现在，我们每天生成2.5QB字节的数据，文本情感分析已成为理解这些数据的关键工具。这使得公司能够获得关键的见解，并自动化各种流程。
而作为机器学习和深度学习的文本分类pipeline，做好文本工作，可以简单理解成词向量训练，即做好“数据-->信息”的流程；做好分类器，可以理解成模型的设计，即做好“信息-->知识”的流程。
但是，它是如何实现的呢？有哪些不同的方法？它需要注意什么，限制是什么？你如何在业务中使用文本情感分析？
掌握情感分析是成为自然语言处理算法工程师的必备技能，也是你成为高级工程师的必由之路。
