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情感分析，也被称为意见挖掘，是从文本数据中提取主观信息的过程，目的是确定作者对于特定主题、产品或服务的情感倾向，是自然语言处理（NLP）和文本分析中的一个重要分支。它在社交媒体监控、品牌管理和市场研究等领域有着广泛的应用。在本章中，我们将首先解释情感分析的基本概念，包括它如何通过分类评论为正面、负面或中性来工作。然后，我们将探讨情感分析的应用场景，例如企业如何使用它来理解消费者对其产品或服务的情感

AI智能棋盘通过蓝牙接收AAC音频并本地解码播放，实现高质量语音交互，提升用户体验，适用于教学、视障辅助等场景，推动传统棋盘向智能化演进。

在自然语言处理（NLP）领域，近年来出现了一个颠覆性的模型——BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。BERT由Google的研究人员提出，旨在通过预训练和微调的方式，为各种NLP任务提供强大的语言理解能力。与传统的单向语言模型不同，BERT基于双向Transformer架构，能够捕获上下文的双向关系，极大提升了模

语音识别技术，亦称自动语音识别（ASR），是人工智能（AI）领域的一个重要分支。它的核心目标是将人类的语音信号转换为可读的文本信息。这一技术的发展，使得人机交互的方式更为自然和便捷，被广泛应用于客服系统、智能助手、语音翻译等多个领域。CMU Sphinx：CMU Sphinx是一个开源的语音识别引擎，它提供了一个健壮的语音识别平台，并且拥有强大的社区支持。它适用于多种语言，并且可以运行在不同的平台

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