纸飞机资料群如何利用人工智能对资料进行情感倾向分析？

这个问题很有意思，我来给你分三步讲清楚。

第一步，你得想清楚分析情绪的目的。是想看看群里气氛怎么样？用户满意度如何？还是想挖掘一些情绪关键词？

第二步，挑一个合适的分析工具。你可以用一些开源模型，像Hugging Face的Transformers库，支持多种语言，训练起来也不难。也可以用现成的API，像百度AI、腾讯云这些平台都提供情绪识别接口，调用起来很方便。

第三步，把数据导出来，整理成文本格式。然后用Python脚本调用模型或API处理数据。最后结果会返回每条消息的情绪倾向，比如积极、中性、消极。

如果你不太懂代码，可以找懂技术的朋友帮忙，或者用一些可视化工具降低门槛。方法其实不复杂，关键看你怎么落地。

想用AI分析Telegram群组的情绪？试试这几个方法：

1. 导出数据

先把群里的聊天记录导出来，文本格式最好。

2. 找工具分析

用现成的AI工具，比如Google Cloud NLP、阿里云NLP、腾讯云情感分析，上传文本就能得到情绪评分。

3. 接入Bot自动处理

你也可以做一个Bot，定时抓取关键词内容，自动跑AI情绪模型，实时反馈。

4. 用开源框架

技术强一点的话，可以用Hugging Face的Transformers库训练自己的情绪识别模型，适合个性化需求。

简单点直接用平台API，复杂点自己搭一套系统。按你的技术能力来选。

首先，你得先想清楚目标：分析群聊里的文字情绪。你可以用AI模型，像Hugging Face的Transformers库，支持中文情感分析。具体步骤是：

1. 拿到数据：从Telegram导出文字记录，注意隐私。

2. 找模型：挑一个适合中文的预训练模型，比如BERT或RoBERTa。

3. 部署模型：用Python代码调用模型API，批量处理。

4. 展示结果：用Matplotlib或Tableau画出情绪分布。

如果不想自己写代码，可以试试腾讯云、阿里云的AI分析服务，简单易上手，适合小白。但数据得先清理干净，不然影响效果。