情感分析方法

⑴ 机器学习-如何情感分析

现在是一个互联网的时代，各种复杂的算法实现各种智能的功能，神经网络BP算法，模糊控制，大数据算法等等，然而，机器学习，如何进行情感分析呢，这就要从控制谈起了，首先机器内部需要有各种样本，相当于一个学习库当机器通过传感器识别或者神经网络算法对当前的对象进行识别，然后与学习库进行相应的匹配，就可以做到情感类的分析，深度神经网络可以很好的分辨出反讽语气的句子。

⑵ 文本情感分析是质性方法还是定量方法

质性方法
定量是根据数量采集，分析得出结论哟

⑶ 数据挖掘，情感分析，深度学习具体步骤是

有两大类，一类是主观性：主观、客观、中性；一类是情感倾向：褒义、贬义、中性。
文本分析的话，主要是对词、句子中观点的挖掘。
你所说的机器学习法，现在基本用于对电影观点的打分系统吧。基本上就是利用分类计数，对文档中存在的情感进行分类的。
就我个人理解而言，我认为机器学习法只是情感文本分析的方法论之一，至于数据挖掘，也是通过对文档的数据收取，进行情感分析的。也是对情感文本分析的方法论之一。
所以，情感分析是主体的话，文本分类、机器学习、数据挖掘都是方式方法。这些方法可以共同应用在一个情感分析中，也可以分别独立存在。
目前英文类的文本情感分析比较多，中文类的相对少一点，你要做这方面的研究路漫漫其修远啊。嘿嘿。

⑷ 如何制作情感分析可视化

你说情感分析可视化主要还是通过你把情感进行数字的表现形式出来。

⑸ 情感分析方法

情感分析方法，最好是换位思考，能够设身处地的去想，多一些理解和体谅。

⑹ 情感分析器的研究方法

监督学习
目前，基于监督学习的情感分析仍然是主流，除了（Li et al.,2009）基于非负矩阵三分解（Non-negative Matrix Tri-factorization），（Abbasi et al.,2008）基于遗传算法（Genetic Algorithm）的情感分析之外，使用的最多的监督学习算法是朴素贝叶斯，k最近邻（k-Nearest Neighbor，k-NN），最大熵和支持向量机的。而对于算法的改进主要在对文本的预处理阶段。
基于规则/无监督学习
和基于监督学习的情感分析相比，基于规则和无监督学习方面的研究不是很多。除了（Turney,2002）之外，（朱嫣岚 et al.,2002）利用HowNet对中文词语语义的进行了情感倾向计算。（娄德成 et al.,2006）利用句法结构和依存关系对中文句子语义进行了情感分析，（Hiroshi et al.,2004）通过改造一个基于规则的机器翻译器实现日文短语级情感分析，（Zagibalov et al.,2008）在（Turney,2002）的SO-PMI算法的基础上通过对于中文文本特征的深入分析以及引入迭代机制从而在很大程度上提高了无监督学习情感分析的准确率。
跨领域情感分析
跨领域情感分析在情感分析中是一个新兴的领域，目前在这方面的研究不是很多，主要原因是目前的研究还没有很好的解决如何寻找两个领域之间的一种映射关系，或者说如何寻找两个领域之间特征权值之间的平衡关系。对于跨领域情感分析的研究开始于（Blitzer et al.,2007）将结构对应学习（Structural Correspondence Learning，SCL）引入跨领域情感分析，SCL是一种应用范围很广的跨领域文本分析算法，SCL的目的是将训练集上的特征尽量对应到测试集中。（Tan et al.,2009）将SCL引入了中文跨领域情感分析中。（Tan2 et al.,2009）提出将朴素贝叶斯和EM算法的一种半监督学习方法应用到了跨领域的情感分析中。（Wu et al.,2009）将基于EM的思想将图排序（Graph Ranking）算法应用到跨领域的情感分析中，图排序算法可以认为是一种迭代的k-NN

⑺ 情感分类与情感分析有什么不同

情感分类是与情绪情感有关问题的归类；情感分析是对情感情绪问题的见解与认识。
《计算机科学》 2010年07期
情感分析与认知 李维杰
【摘要】：分析了情感分析的3个主要步骤,包括文本情感获取与表达、文本情感分类与计算以及文本情感分析的应用。情感分析得到的结论主要是对相关观点的摘要、对相关事件态度的预测或者统计等,但这些结论都没有发挥文本情感在认知中的作用。为了将情感分析应用于认知科学,提出了情感由情感信号和情感实体组成的观点。情感信号主要是指情感的一些形式载体,比如心跳加速、脸红等这些人体内外的某些表现,表达情感的文字、图片、声音等这类媒体。情感实体主要是指人类对情感形成的一种共识,比如爱、恨、憎恶、高兴、羞愧、嫉妒、内疚、恐惧、焦虑等与人的意识相关联的部分。同时提出了在人工智能中利用情感信息的设想。这对于模拟情感对认知的影响具有一定的意义。
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⑻ 聊天中的情感分析有多难

判断文字聊天中的感情，可以看作是情感分析。之前已有的一些情感分析的研究，主要有两种方法。一种是基于词典的方法，基于词典的方法主要在于词典的质量的好坏，此外，还有一些本身就带有歧义的词，不能够简单判定是正面的或者负面的。另一种是基于机器学习的方法。基于机器学习的方法主要是有监督学习，即要找一些类似的聊天语料来对机器进行训练，使得机器能够正确地判断文字中的感情。在训练集上达到足够高的准确率，才有可能在实际测试的时候，准确地预测情感。此外，目前机器能够区分的感情并不多，之前研究的区分的情感，大多是正负两极，或者五级（负面、轻微负面、中性、轻微正面、正面）情感。人类情感的复杂程度远超出这五种，因此如何识别人类的复杂情感也是机器需要研究的课题。但是随着算法的不断改进，在不久的将来，相信机器的准确率能够达到比人更高。

⑼ 求情感分析

对于女生而言， 你把话说到这个份上的时候， 应该是真的 没有机会了。 这个时候 你需要 跟他找个时间， 坐下来 好好的聊聊 把事情说开了 。 比如你的志向， 你的意愿，生活方式 ，脾气性格 所有的事，都不合适于他 去一起过长久的婚姻生活。 你说，就算我现在答应你，也是不会长久的 江山易改 本性难移， 很多时候， 其实是出发点的问题， 你现在是很喜欢我，我要你怎么改都可以， 是出自于你内心的喜欢 所以你愿意。 但是我（这里是只你自己）对和你的结合的完全不愿意的， 所以我什么都不愿意去改去尝试，所以也不会有好的结果的。你自己也是有很多好的女生去追求你， 你也可以适当的 考虑下， 其实跟谁生活大体上都是差不多的， 现在很多人也都是婚后感情，日久生情，也是正常的， 与其把时间浪费在我（你）的身上。还不如想着 转换下自己的 心态，找个差不多合适的成家就可以了。 人生的路还很长，结婚和生活也只是一部分，还是有其他很多需要做的事情的，比如工作，比如兴趣爱好，之类的。 就是尽可能的让他去把精力也考虑下生活的其他方面，淡化他对你的概念。

⑽ 中文情感分析提取情感倾向的评价对象有哪些方法

一、《诗经》中《小雅、采薇》的末章：昔我往矣，杨柳依依，今我来思，雨雪霏霏。下雪之初，先下雪珠，有时降雪也伴随着降雨，所以有“雨雪霏霏”之句。二、晋联句诗 谢太傅寒雪日集儿女讲论文义事，雪下大了，公曰：“大雪纷纷何所似”，兄子曰：“撒盐空中差可拟”，兄女曰：“未若柳絮因风起”，便可以看作是韵同义贯的咏雪联句诗。用“撒盐空中”和“柳絮因风起”来比拟“大雪纷飞”，各有千秋。有人认为“撒盐空中”一喻好，雪的颜色和下落之态跟盐比较接近，而柳絮呈灰白色，在风中往往上扬，甚至飞得更高更远，跟雪的飘舞方式不同。写物必须首先求得形似而后达于神似，形似是基础。有人认为“柳絮因风起”一喻好，它给人以春天即将到来的感觉，有深刻的意蕴。而“撒盐”一喻所缺乏的恰恰是意蕴。好的诗句要有意象，意象是物象和意蕴的统一，“柳絮”一喻就好在有意象。三、南朝梁吴均有一首《咏雪》五言诗，近于律体，是历来传诵的名篇：“微风摇庭树，细雪下帘隙。萦空如雾转，凝阶似花积。不见杨柳春，徒见桂枝白。泪无人道，相思空何益。”全诗前六句写景，后两句抒情，极有韵致，不论是写雪的动态美“如雾转”，还是写雪的静态美“似花积”，都能状难写之景如在目前。四、 （一） 唐?李白《北风行》：燕山雪花大如席，片片吹落轩辕台。[赏析] 燕山一带的雪花大得像席子一样，一片一片吹落在轩辕台上 这是李白描写雪花的名句。燕山在今河北蓟县东南，这里泛指我国北方。轩辕台遗址在今河北怀来县乔山上。句中说“雪大如席”，这是高度的艺术夸张，但又不失其真实。正如鲁迅在《漫谈“漫画”》一文中所说：“‘燕山雪花大如席’是夸张，但燕山究竟有雪花，就含着一点诚实在里面，使我们立刻知道燕山原来有这么冷。如果说广州雪花大如席，那就变成笑话了。”不知道你是哪个咏雪，就都找给你了。