情感分类是自然语言处理(NLP)领域的一个任务，其目标是将文本中的情感信息进行自动识别和归类，情感分类可以帮助我们了解用户的需求、喜好和情绪，从而为他们提供更加个性化的服务和推荐，常见的情感分类有以下几种：
1、正面情感：这类情感包括满意、喜悦、喜欢等，通常表示对某个产品或服务的好评，用户可能会评论“这家餐厅的食物非常美味”或者“这款手机的性能很好”。
2、负面情感：这类情感包括不满、生气、失望等，通常表示对某个产品或服务的不满意，用户可能会评论“这家餐厅的服务很差”或者“这款手机的电池续航时间很短”。
3、中性情感：这类情感包括中立、无特别感觉等，通常表示对某个产品或服务没有明显的好恶之分，用户可能会评论“这家餐厅的价格适中”或者“这款手机的外观一般”。
4、极客情感：这类情感包括惊讶、震惊、兴奋等，通常表示对某个产品或服务的惊人之处表示赞赏，用户可能会评论“这款手机的拍照效果太棒了”或者“这家餐厅的菜品创意十足”。
为了实现情感分类，研究者们采用了许多方法，如基于规则的方法、基于机器学习的方法(如支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等)以及深度学习方法(如卷积神经网络、循环神经网络等)，这些方法在不同的场景下取得了较好的效果，为我们的日常生活带来了诸多便利。
