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基于Spark与机器学习的文本情感分析：技术融合与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

随着互联网技术的飞速发展，社交媒体、电子商务、新闻资讯等平台上产生了海量的文本数据。这些文本数据蕴含着丰富的信息，如用户对产品的评价、对事件的看法、对品牌的态度等。文本情感分析作为自然语言处理领域的重要研究方向，旨在通过计算机技术自动判断文本所表达的情感倾向，如正面、负面或中性，从而帮助人们快速理解和处理这些海量文本信息。

在当今数字化时代，文本数据的增长速度呈爆炸式增长。据统计，每天在社交媒体平台上发布的推文数量数以亿计，电子商务网站上的用户评论也以惊人的速度积累。面对如此庞大的文本数据，传统的人工