本課題致力于構建一個基于自然語言處理（NLP）與機器學習技術的Twitter情感分析系統，旨在自動識別用戶推文中的主觀情緒傾向，如正面、負面或中性。研究過程中將對海量Twitter文本數據進行預處理，包括去除噪聲、分詞、詞性還原與停用詞過濾，隨后采用TF-IDF、詞向量（如Word2Vec或BERT）等方法進行文本表示。在建模階段，探索并比較多種分類器（如邏輯回歸、SVM、LSTM、BERT等）在情感分類任務中的表現。本研究有助于把握公眾情緒動態，廣泛應用于輿情監測、品牌管理和社會事件分析等領域。