通过Python，运用Word2Vec技术进行情感分析和文本解析。

简介：
利用Python进行情感分析（Word2Vec）的实践，在前几天跟随老师完成了若干项目。老师在编写过程中，以快速的敲击声持续输出代码，最终呈现出一种“照着做”的状态。我们通过独立思考和探索，成功构建了一个极其基础的情感分析系统。该系统能够接收输入的文本，并对其情感进行评估，从而判断出文本表达的是积极情感还是消极情感。最终呈现的结果大致如下：↓↓↓↓↓↓ 接下来我们将着手实现更详细的步骤。具体而言，包括加载数据集、对数据进行预处理环节。数据集分为正向和反向两类，并分别保存在neg.xls和pos.xls文件中。这些数据模拟了购物网站的用户评论，每个文件都包含了超过一万条好评和差评。通过对这些评论数据的精细处理，我们将它们转化为用于训练模型的关键特征和对应的标签信息。首先需要导入Python中常用的几个库，其中train_test_split用于对特征向量进行划分和分离。