作者所说的情绪偏差是这样的系统倾向于给出强烈的结果，无论是积极的还是消极的，而不是中性的。很多时候，句子或文档或多或少是情绪中立的，但累积与单个单词相关的正面或负面权重使得它更有可能导致非零的“情绪值”。

非常简单的例子：

I am comparing deep learning and lexicon/rule-based models for sentiment analysis.
               +1   +1                   -1         +1         +1

单独的词，如“深度”、“学习”、“模型”、“情绪”可以被认为是积极的；“规则”可以被认为是消极的。因此，你的句子将获得 +3 的强积极分数，即使它实际上是中性的。