基于社交媒体的情感分析，整个过程涵盖了从数据清洗到模型训练和结果评估。以下是项目的全流程简介：

1. 数据收集：从Twitter和Facebook等平台获取大量社交媒体数据，就像从图书馆中收集各种书籍。
2. 数据清洗：处理和清理数据，移除无关信息和噪声，并填补缺失值，类似于整理和修订一本书稿。
3. 特征提取：使用TF-IDF和Word2Vec方法提取文本特征，将文本转化为数值向量，仿佛将书中的信息转化为可以分析的数据表格。
4. 模型训练：采用CNN和LSTM模型进行训练，CNN用于捕捉文本中的局部特征，而LSTM用于处理序列信息，就像一个团队分工合作，分别负责不同的任务。
5. 结果评估：通过准确率、精确率、召回率和F1分数等指标评估模型效果，就像考试后对成绩进行全面分析。

想做其他类型数据的情感分析也可以联系，比如基于购物评论的等；文档中包含详细的操作说明。