完成本节课讲的“天问一号事件中的网民评论情感分析”，代码的输入与运行

"天问一号事件中的网民评论情感分析"这个主题通常是数据分析或自然语言处理课程的一部分，涉及到文本挖掘和情感分析技术。下面是简要说明如何完成此类任务的一般步骤，假设我们正在使用Python语言和一个如NLTK、TextBlob或Scikit-learn等库：

1. **输入**：
- 数据集：收集关于“天问一号”发射期间的网络评论作为训练或测试数据。可以从社交媒体平台、新闻网站或专门的话题讨论区获取。
- 文本数据：包含评论的原始文本，可能是字符串形式。

2. **预处理**：
- 清洗文本：去除无关字符（如标点、数字），转为小写，并分词。
- 去除停用词：常用词汇对情感分析影响不大，可以移除。
- 可选：词干提取或词形还原以统一词汇形态。

3. **特征提取**：
- 分词后的词频、TF-IDF 或 Word Embedding (如Word2Vec或BERT) 用于表示每个评论。

4. **情感分析**：
- 使用预先训练的情感分析模型（如朴素贝叶斯、支持向量机或基于深度学习的模型）。
- 对评论进行分类，标记为正面、负面或中性情感。

5. **运行代码**：
- 将预处理后的数据输入到模型中进行预测。

   model.predict(X_test)

- 获取结果，即评论对应的情感标签。

6. **评估**：
- 比较模型预测结果与实际标签，计算准确率、召回率或F1分数等指标。

7. **分析报告**：
- 根据情感分布分析公众对于“天问一号”发射的态度和观点。