𝖲𝖾𝗇𝗍𝗂𝗆𝖾𝗇𝗍 𝖠𝗇𝖺𝗅𝗒𝗌𝗂𝗌模块增强了GraphLinq IDE的机器学习能力，能够专业地挖掘文本中隐藏的情感。它利用敏锐的算法，迅速将情感标记为正面、负面或中性，从而深入了解文字背后的情感潮流。

使用案例 🔬

想象一下：您正在通过@Coinmarketcap深入研究代币持有者分析。以下是𝖲𝖾𝗇𝗍𝗂𝗆𝖾𝗇𝗍 𝖠𝗇𝖺𝗅𝗒𝗌𝗂𝗌模块如何增强您的洞察力：

1. 利用GraphLinq IDE的强大功能，剖析持有者对Coinmarketcap上特定代币的情绪。
2. 通过𝖲𝖾𝗇𝗍𝗂𝗆𝖾𝗇𝗍 𝖠𝗇𝖺𝗅𝗒𝗌𝗂𝗌模块输入持有者的评论，深入了解其潜在情绪。
3. 进入模块后，“Text”参数会吸收这些评论，从而触发快速的情感分析。
4. 结果是？“Sentiment”输出参数揭示了每条评论的情绪，描绘了持有者情绪景象的生动画面。
5. 此外，“Confidence Score”输出为您提供可靠性指标，从而细致地掌握持有者的反馈。

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