我要评论作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
情感分析（sentiment analysis）是自然语言处理领域的一个热门话题。它利用计算机对大量文本数据进行分析，识别出其中所蕴含的积极或消极情绪、褒贬评价等倾向性特征。基于此，可以帮助企业理解客户反馈，制定营销策略，改进产品质量和服务水平。本文将介绍如何用python语言和tensorflow框架实现一个简单的情感分析模型。
2.基础概念与术语
2.1 python
python是一个高级、通用、跨平台的编程语言。它具有简单易懂的语法，能够快速上手，且适用于各种任务。可以用来做数据科学、机器学习、web开发、游戏开发等多种领域的应用。
2.2 tensorflow
tensorflow是一个开源机器学习库，主要用于构建深度学习模型。它在google创建并开源，目前由谷歌团队进行开发和维护。tensorflow提供了多种功能，包括构建和训练神经网络，处理图片和文本数据等。
2.3 数据集
为了验证模型效果，需要搭建一个训练数据集。一般来说，情感分析模型所需的数据集应当包括如下几类：
- 有标注的训练数据集：这是模型训练时所用的正负样本数据，通常由标注者根据自己的意识判断标注。
- 无监督的训练数据集：这种数据集不提供任何目标值，仅由原始文本组成。
- 测试数据集：用于验证模型效果的真实世界的数据，也称作验证数据集。该数据集没有任何标签，只需要模型预测的准确率。
- 演示数据集：这类数据集用于展示模型的优秀之处，可以用来
发表评论