本课题致力于构建一个基于自然语言处理（NLP）与机器学习技术的Twitter情感分析系统，旨在自动识别用户推文中的主观情绪倾向，如正面、负面或中性。研究过程中将对海量Twitter文本数据进行预处理，包括去除噪声、分词、词性还原与停用词过滤，随后采用TF-IDF、词向量（如Word2Vec或BERT）等方法进行文本表示。在建模阶段，探索并比较多种分类器（如逻辑回归、SVM、LSTM、BERT等）在情感分类任务中的表现。本研究有助于把握公众情绪动态，广泛应用于舆情监测、品牌管理和社会事件分析等领域。