如何在进行情感分析时，首先使用Jieba分词，然后将分词结果传入NLP进行进一步的情感分析？

进行情感分析时，可以按照以下步骤使用Jieba分词和NLP工具：

1. **安装依赖库**:
首先确保已安装Python环境，并安装必要的库，如jieba（用于中文分词）、nltk（自然语言处理库）或其他情感分析库（例如SnowNLP、THULAC等）。

   pip install jieba nltk

2. **导入所需模块**:
导入需要的模块，包括jieba和你选择的情感分析模块。

   import jieba
   from jieba.analyse import LDA, extract_tags
   from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

3. **分词**:
对输入文本进行分词。使用jieba的基本分词功能，如果需要主题模型可以使用`LDA`或者`extract_tags`提取关键词。

   text = "这是一个待分析的情感句子"
   words = jieba.lcut(text)

4. **清洗和预处理**:
清除停用词和标点符号，通常可以使用jieba自带的停用词表或自定义停用词列表。

   stopwords = set(jieba.load_userdict('stopwords.txt')) # 自定义停用词文件
   filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords and word.isalnum()]

5. **情感分析**:
使用nltk的SentimentIntensityAnalyzer或其他NLP库对分词后的词语进行情感评分。如果是基于词语级别的分析，可以直接计算平均得分；如果是短语或句子级别，可以结合上下文信息。

   sia = SentimentIntensityAnalyzer()
   sentiment_scores = sia.polarity_scores(' '.join(filtered_words))

6. **解读结果**:
分析得到的情感分数（如positive, negative, neutral, compound），通常compound分数越高表示正面情绪越强烈，反之则相反。

   print(sentiment_scores)