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情感分析方法

什么是情感分析?

情感分析(Sentiment analysis)是自然语言处理(NLP)领域的一个任务,又称倾向性分析,意见抽取(Opinion extraction),意见挖掘(Opinion mining),情感挖掘(Sentiment mining),主观分析(Subjectivity analysis)等,它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程,如从电影评论中分析用户对电影的评价(positive、negative),从商品评论文本中分析用户对商品的“价格、大小、重 量、易用性”等属性的情感倾向。

情感分析的主要方法

现阶段主要的情感分析方法主要有两类:

基于词典的方法:该方法主要通过制定一系列的情感词典和规则,对文本进行段落拆解、句法分析,计算情感值,最后通过情感值来作为文本的情感倾向依据。

基于机器学习的方法:这种方法又分为(1)基于传统机器学习的方法;(2)基于深度学习的方法。

该方法大多将问题转化为一个分类问题来看待,对于情感极性的判断,将目标情感分类2类:正、负,或者根据不同程度分为1-5类。对训练文本进行人工标标注,然后进行有监督的机器学习过程。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180610A0EY9O00?refer=cp_1026
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