在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一项关键任务，旨在识别和理解文本中的情感、态度及情绪。情感分析的基础资源包括情感字典、停用词、程度副词和否定词。 情感字典是情感分析的核心工具，它包含一系列带有情感倾向的词汇，这些词汇被标记为积极、消极或中性，并且通常会配备情感评分来量化其情感极性。例如，“好”会被赋予正向评分，而“坏”则会被赋予负向评分。在处理大量文本时，通过匹配情感字典中的词汇，可以快速判断文本的情感倾向。 停用词是指在文本中频繁出现但意义不大的词汇，比如“的”“和”“是”等。在情感分析过程中，去除这些停用词能够减少干扰，突出文本中的关键信息，从而提高情感分析以及关键词提取等任务的准确性。 程度副词用于修饰动词、形容词或副词，以表达程度或强度，如“非常”“稍微”“极其”等。在情感分析中，程度副词对于判断情感强度具有重要意义。例如，“喜欢”和“非常喜欢”在情感强度上存在差异，正确处理程度副词有助于更精准地评估情感强度。 否定词如“不”“没”“无”等，能够改变句子的情感极性。例如，“我喜欢你”是积极的，而“我不喜欢你”则是消极的。在情感分析时，识别并处理否定词至关重要，否则可能会导致情感方向的误判。通过结合这四个元素，可以构建一个基础的情感分析系统：先利用情感字典标记词汇的情感倾向，再去除停用词以减少干扰，接着考虑程度副词调整情感强度，最后处理否定词以准确理解语句的情感。这种方法虽然简单，但在处理社交媒体、评论、评价等非结构化文本时，能够提供初步的情感倾向分析结果。 情感字典、停用词、程度副词和否定词不仅在情感分析中有广泛应用，还涉及文本分类、信息抽取、机器翻译等多个自然语言处理领域。合理运用这些资源，可以提升NLP模型的性能，为数据分析和决策提供有力支持。

情感极性词典，包含中文正负情绪词和否定词、程度副词。

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