jupyter情感分析系统

Jupyter Notebook 并不是一个情感分析系统，但它是一个非常流行的交互式计算环境，常用于数据科学和机器学习项目，包括情感分析。Jupyter支持编写和运行代码，同时展示代码执行的结果，如数据清洗、模型训练等。

在Jupyter中进行情感分析，通常涉及到以下步骤：
1. 数据加载：使用Pandas等库读取包含文本数据的CSV或文件。
2. 数据预处理：对文本进行分词、去除停用词、转换为数值表示（例如词袋模型、TF-IDF或词嵌入）。
3. 特征工程：创建用于情感分析的特征，如词频、n-gram特征等。
4. 模型选择：可以选择像朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型（如LSTM或BERT）来进行情感分类。
5. 训练模型：使用scikit-learn或TensorFlow等库训练模型。
6. 评估和优化：使用交叉验证和混淆矩阵来评估模型性能，并调整参数进行优化。