在情感分析中，常用的特征提取方法有以下几种：

  1. 词袋模型（Bag-of-Words）：将文本中的单词作为特征，构建特征向量表示。忽略了单词的顺序和语法结构，只关注词汇的频率信息。

  2. n-gram模型：将连续的n个单词作为特征，而不是单独的单词。这样可以捕捉到更多的上下文信息。

  3. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：通过计算词频和逆文档频率，对词袋模型进行加权，突出重要的单词特征。

  4. Word2Vec：利用神经网络模型将单词转换为低维向量表示，通过训练学习到的词嵌入向量作为特征。

  5. 目标词特征：将情感相关的目标词（如“好”、“坏”等）作为特征，通过分析它们的上下文，来判断情感极性。

  6. 词性特征：利用词性标注工具将文本中的词性作为特征，例如名词、动词、形容词等。

  7. 主观性特征：通过分析文本中主观性的表达，如情感词、程度词、否定词等，来提取情感特征。

  8. 语义特征：利用知识库或者预训练的模型，将文本转化为语义表示（如词义、句法结构等），从而提取情感特征。

  这些特征提取方法可以单独使用，也可以组合使用，以提高情感分析的性能。具体选择哪种方法取决于数据集的特点和任务需求。