第二段：使用 WhatsApp 数据库进行情绪分析
Posted: Sun May 18, 2025 10:37 am
情绪分析的研究价值
情绪分析（Sentiment Analysis）是一种自然语言处理技术，旨在识别文本中表达的情绪倾向。WhatsApp 数据，因其自然、非正式的语言特征，成为分析日常情绪波动的极佳数据源。
数据清洗与预处理
WhatsApp 聊天记录通常以 .txt 或 SQLite 数据库形式存储，包含时间戳、发送者、消息内容。分析前需剔除系统消息、非文本类内容，并统一表情符号和缩写，确保数据质量。
建模与算法选择
情绪分类常用方法包括朴素贝叶斯、SVM、LSTM、BERT 等模型。WhatsApp 数据由于语境 尼日利亚 WhatsApp 电话号码列表 丰富，适合使用 Transformer 架构或带注意力机制的深度模型进行上下文分析。
多语言与代码切换挑战
WhatsApp 用户常在一段对话中混用多语言（如中英夹杂），使传统情绪词典失效。为此，研究者需借助多语模型，如 XLM-RoBERTa，对多语言语料进行统一建模。
情绪分析（Sentiment Analysis）是一种自然语言处理技术，旨在识别文本中表达的情绪倾向。WhatsApp 数据，因其自然、非正式的语言特征，成为分析日常情绪波动的极佳数据源。
数据清洗与预处理
WhatsApp 聊天记录通常以 .txt 或 SQLite 数据库形式存储，包含时间戳、发送者、消息内容。分析前需剔除系统消息、非文本类内容，并统一表情符号和缩写，确保数据质量。
建模与算法选择
情绪分类常用方法包括朴素贝叶斯、SVM、LSTM、BERT 等模型。WhatsApp 数据由于语境 尼日利亚 WhatsApp 电话号码列表 丰富，适合使用 Transformer 架构或带注意力机制的深度模型进行上下文分析。
多语言与代码切换挑战
WhatsApp 用户常在一段对话中混用多语言（如中英夹杂），使传统情绪词典失效。为此，研究者需借助多语模型，如 XLM-RoBERTa，对多语言语料进行统一建模。