本次实训主要探讨了基于Python的文本处理与情感分析技术，旨在通过实践掌握文本处理的基本方法和情感分析的核心原理，为进一步深入学习自然语言处理相关知识打下基础。

我们了解了Python中常用的文本处理库，如nltk、jieba等，学习了文本预处理的基本操作，包括分词、去停用词、词性标注、词频统计等。通过实践，我们发现在进行文本分析时，预处理环节的质量对后续分析的准确性有着至关重要的影响。

我们深入学习了情感分析的理论与实践。我们了解了情感分析的基本概念和分类方法，学习了基于机器学习的情感分析模型构建方法，如朴素贝叶斯、支持向量机等。我们还通过实践尝试了基于情感词典的情感分析方法，通过情感词汇的匹配和权值计算，对文本情感进行判断。

在实践过程中，我们遇到了许多问题，如文本预处理中出现的中文编码问题、情感分析中的数据不平衡问题等。通过查阅资料和与同学讨论，我们逐渐找到了解决问题的方法，并在实践中不断完善和优化算法。

我们对实验结果进行了分析和总结。通过对不同模型的比较和实验效果的评估，我们发现基于情感词典的方法在情感极性较为明显的文本中有较好的效果，而基于机器学习的方法则更适用于更加复杂的文本情感分析任务。