【案例共创】基于spaCy的NER模型构建与深度EDA解析：Twitter情感短语提取

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本案例由开发者：天津师范大学协同育人项目–翟羽佳提供

社交媒体已成为全球用户表达情感与观点的重要平台，Twitter 作为典型代表，每日产生海量文本数据。情感分析作为自然语言处理的重要分支，在舆情监测、品牌口碑分析等领域发挥关键作用。传统的情感分析多依赖基于规则或简单词袋模型，难以捕捉复杂语义与领域特定情感表达。在 Twitter 文本中，包含大量口语化、非正式的短语，精准提取这些情感短语并构建高效情感分析模型，成为提升社交媒体情感分析准确性与实用性的关键挑战。 数据科学价值

本案例借助开发者空间提供的AI Notebook进行深度文本挖掘，通过词性标注、依存句法分析等 NLP 技术，结合 spaCy 的命名实体识别（NER）模型，精准提取情感相关短语，挖掘文本深层语义特征。

通过实际操作，可基于spaCy构建定制化NER模型，经数据增强与模型调优，显著提升情感分析精度；实现从海量Twitter文本中快速提取关键情感信息，为舆情监控、市场趋势分析等提供高效支持，助力企业决策与公共事件分析。