数据时代已来临，机器学习技术已逐渐进入公众的视野。在我们周围，随处可见机器学习应用的场景，如人脸识别、智能语音识别、手写数字识别、金融反欺诈以及精准营销等。
情感分析是自然语言处理（NLP）领域中一种常见的应用。它是对带有情感色彩的主观性文本进行深入分析、处理、归纳和推理的过程。情感分析利用一些情感得分指标来量化定性数据，帮助我们更好地理解和利用文本信息。
在自然语言处理中，情感分析被视为典型的文本分类问题。目前主流的情感分析方法包括基于词典的方法和基于机器学习算法的方法。基于词典的方法虽然简便，但往往无法充分表达文本的语义信息，因为这种方法主要关注词的出现与否，而忽略了词序、语法和句法的重要性。例如，两段文本中均出现了“难吃”这一关键词，但并不能简单地推断出两段文本都在表达对食物的不满。
随着机器学习技术的不断发展，情感分析的机器学习算法也日益成熟。深度学习在情感分析中发挥着举足轻重的作用，其灵活的结构和强大的语义理解能力使其成为处理文字数据的理想选择。深度学习可以通过词嵌入技术避免文字长短不均带来的处理困难，并能模拟词与词之间的联系，具备局部特征抽象化和记忆功能。
目前应用于情感分析的深度学习网络包括多层网络（MLP）、卷积网络（）和长短记忆模型（LSTM）等。这些网络通过后向传播来更新参数，以实现更准确的情感分析。 和 LSTM 等模型还具有参数共享的共性，这有助于提高模型的泛化能力和减少过拟合的风险。
情感分析的应用场景非常广泛。例如，在购物网站、旅游网站和电影评论网站上，我们可以将用户的评论分为正面和，以便为企业和机构提供决策支持。情感分析还可以应用于网络舆情风险分析和信息预测等领域。
以电影评论的情感分析为例，我们可以通过编程实现一个简单的分类器。这个分类器可以接收要分类的文本作为输入，并根据文本的情感倾向输出相应的结果。例如，我们可以使用Keras等深度学习框架来构建这个分类器，并使用load_data函数从亚马逊S3中下载数据集来训练模型。通过统计观众对电影的否定、中立和积极评价的占比，我们可以推断出观众对这部电影的整体情感评价。
