随着社交媒体和在线评论的迅猛发展，文本情感分析（Sentiment Analysis）成为自然语言处理（NLP）领域的重要研究方向。本文旨在详细介绍如何使用Python实现文本情感分析，涵盖从数据收集、预处理、特征提取，到机器学习模型的构建、训练与评估，直至最终的模型部署。通过丰富的代码示例和中文注释，读者将深入了解情感分析的各个环节，并掌握实际操作中的关键技术和方法。文章首先介绍了情感分析的基本概念和应用场景，随后详细讲解了数据清洗与预处理步骤，包括文本规范化、去除噪声和分词等。接着，探讨了常用的特征提取