情感分析（Sentiment Analysis），又称意见挖掘或情感挖掘，是一种自然语言处理技术，旨在通过算法自动识别、提取和量化文本中所表达的主观情感倾向。其核心任务包括判断文本的情感极性，如积极、消极或中性，并可扩展到更细粒度的情感类别分析，如喜悦、愤怒或中立。该技术广泛应用于分析用户生成内容，如社交媒体评论、产品反馈或客户评价，以揭示公众情绪和意见趋势，为决策提供数据支持。
在AI产品开发的实践落地中，情感分析已成为优化用户体验和驱动产品决策的关键工具。AI产品经理可将其应用于实时监控社交媒体舆情、分析客户服务对话或评估产品反馈，例如通过集成情感分析API自动分类用户评论，快速识别负面情绪并响应问题点，从而提升客户满意度和品牌忠诚度。随着深度学习模型如BERT和GPT的发展，情感分析的准确性和适用性持续增强，扩展至市场研究、舆情监控等更多场景。
延伸阅读推荐Bing Liu的著作《Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions》（Cambridge University Press, 2015），该书系统阐述了情感分析的理论基础、方法与应用。
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