情感分析的三种方法

❶ 表达情感的方法有哪些

问题一：表达情感的方法有哪些 种类 有以下五种： 1、记叙（叙述） 2、描写 3、抒情 4、议论5、说明 (1)记叙：记叙是写作中最基本、最常见的一种表达方式，它是作者对人物的经历和事件的发展变化过程以及场景、空间的转换所作的叙说和交代，在写事文章中应用较为广泛，作用也...

问题二：表达感情的方式有几种 关于表达方式：
①表达方式分为叙述、描写、说明、抒情、议论的表达方式的分类解释；
②一篇文章可以以一种表达方式为主，兼用其它表达方式；
③现在流行的话题作文的要求里也有相关表述――可任选一种表达方式为主并综合运用其它各种表达方式。
综合起来，“表达方式”应当为在用语言、艺术、音乐、行动把思想感情表示出来时所采取的方法和形式。
关于表现手法：
托物言志 写景抒情 叙事抒情 直抒胸臆 顺叙 倒叙 插叙 对比 衬托 卒章显志 象征 衬托 想象 联想 照应 寓情于景 托物言志 反衬 烘托 托物起兴 美伐衬哀情 渲染 虚实结合 侧面描写 正面描写 直接抒情 间接抒情等，数量不限
关于修辞手法：
比喻、比拟(拟人和拟物)、夸张、对偶、排比、反复、借代、反问、设问等
。

问题三：表达感情的方式有哪些 方式很多的。

问题四：表达感情的方式有哪些 1、默默无闻的。在你开心时，也许你永远找不到他，但是一旦你伤心时，他总会第一时间陪你。
2、高调的。无论他为你做什么事，他总是会让所有人都注意到。
3、任劳任怨的。不管你办错什么事，他都会笑着和你说：没事！！
4、知冷知热的。不管你在哪里，他都第一时间告诉你，明天降温了，记得加衣服

问题五：抒发了怎样的情感？使用了什么手法 20分 一、基本文体知识识记
（一）表达方式：记叙、描写、抒情、议论、说明
（二）修辞手法：比喻、拟人、排比、夸张、反复、借代、反问、设问、引用、对比
常见的表现手法：象征、对比、衬托、借景抒情、托物言志、借古讽今、借物喻人、寓理于事、寄情于事、运用典故、先（后）抑后（先）扬、欲扬先抑。
（三）说明文分类：
1、实物说明文、事理说明文
2、科技性说明文、文艺性说明文（科学小品或知识小品）
（四）说明顺序：
1、时间顺序
2、空间顺序：注意表方位的名词
3、逻辑顺序：先总后分、由主到次、由表及里、由简到繁由此及彼、由现象到本质等。
（五）说明方法：列数字、作比较、举例子、打比方、分类别、作诠释、下定义、列图表、引用（名言、资料等）
两大说明方式：平实说明与生动说明
（六）说明文语言特征：准确（科学性）、生动（趣味性）、
议论文语言特征：严密
记叙文语言特征：生动、形象、准确
（七）记叙的顺序：顺叙、倒叙、插叙（追叙）
（八）散文的分类：抒情散文和叙事散文
（九）散文的特点：形散而神不散
（十）小说的三要素：人物、故事情节与环境
（十一）小说的结构：开端、发展、 *** 、结局（有的前有序幕，后有尾声）
（十二）描写的方法：
1、概括介绍与具体描写；
2、肖像（外貌）描写、行为动作描写、神态描写、语言描写、心理描写；
3、正面描写与侧面烘托
4、小说中的环境描写：自然环境、社会环境
（十三）议论文分类：立论、驳论
（十四）议论文三要素：
1、论点：解决“需要证明什么”
2、论据：解决“用什么来证明”
3、论证：解决“怎样来证明”
（十五）议论文结构
1、引论：提出问题
2、本论：分析问题3、结论：解决问题
（十六）论据类型：事实论据和道理论据
（十七）常见论证方法：
1、最基本的论证方法：摆事实、讲道理
2、常用论证方法：举例论证、道理论证、引用论证（如引用故事则属于举例论证，如引用名言则属于道理论证）、对比论证、比喻论证、类比论证（常有“同样”“诸如此类”等词语）
（十八）常见写作方法、表现手法：
联想、想象、象征、比较、对比、衬托、烘托、反衬、先抑后扬、以小见大、托物言志、借物喻理、寓理于物、借物喻人、状物抒情、借景抒情、情景交融
（十九）语句在文章篇章结构上的作用：
总起全文、引起下文、打下伏笔、作铺垫、承上启下（过渡）、前后照应、首尾呼应、总结全文、点题、推动情节发展
（二十）语句在表情达意方面的作用：
渲染气氛、烘托人物形象（或人物感情）、点明中心（揭示主旨）、突出主题（深化中心）
（二十一）语句特色评价用词：
准确、严密、生动、形象、通俗易懂、语言简练、简洁明了、言简意赅、富有感染力、节奏感强、委婉含蓄、意味深长、发人深省、寓意深刻、引发阅读兴趣、说理透彻、有说服力。
风格：
柔婉
豪放灵秀庄严绮丽朴实繁复凝练生动
二、现代文阅读
答题技巧
（一）词语的比较（选词填空）
1、比较词义，尤其是意思相近的词，一定要仔细辨别两个词在程度、适用范围、感 *** 彩的方面的区别。
2、选好之后应该将相关句子多读几遍，反复体会。
（二）语句作用、含义分析题
1、句中用了关联词“虽然……但是……”，这组关联词表转折关系；用了关联词“不但……而且……”之类，这类关联词表递进关系，两者用意都在于强调后者。
2、倒装句的作用：往往是强调前置（即调到前面）的部分，例如：“甚矣，汝之不惠”就是为了强调“汝之不惠”的程度是“甚矣”。又如“并不见佳，我以为”一句是为旗帜鲜明地强调作者对“雷峰夕照”这一胜景的评价是“并不见佳”。
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问题六：方法抒发了作者什么样的思想感情 女生不一样，女生很清楚这种感觉是怎么来的，因为女生和我们活在不同的世界里， 男生活在更加理性的现实世界里，而女生就活在感觉的世界里。女生的世界和我们有着不同的思维方式，不同的情感表达方式，在乎的东西也不同，触发吸引的因素也不同。这个你多少应该有点感觉，我们男生碰到每一个漂亮的女生都会有反应，而女生只有碰到那个懂得怎么让她心动的男生，那个男生对她做了什么或者说了什么，她的反应一下子就变了，更加害羞，或者笑得更多，放得更开。

❷ 基于机器学习的情感分析是什么意思

以下以语义特征为例：

机器学习基于语义特征的情感分析

基于语义特征的情感分析先人已有研究，可以通过情感词典匹配来做，但是应用机器学习在这方面会使精确度更高些。
以本人参与的一个项目为主，总结下相关技术点。
背景是：分析用户评论感情色彩是积极还是消极，即是褒还是贬。

具体步骤为：
1.有监督的人工给文本标注类标签。如有5000条评论数据，我们给其中的1000条标为积极的，再选1000条标为消极的，积极和消极就是所谓的类标签。
2.选择特征。从积极的评论数据中按词来选择积极的所有特征。同理，从消极的评论数据中按词来选择消极的所有特征。如“这款游戏非常好玩”->”这款”->“游戏”->”非常”->”好玩”，分为四个特征词，也可以采用双词搭配，“这个游戏”和“非常好玩”作为特征。
3.特征降维，减少特征的数量。如上“这个游戏非常好玩”中的余滚孙“这个游戏”没有必要作为特征，因为“好玩”或“非常好玩”已经决定了评论是积极的。
4.将语料文本变成使用特征表示。
5.统计所有特征出现的次数，并按倒序排序。
6.从以上结果中选出排序最靠前的一些特征作为最终的评判特征。备亏
7.使用训练数据根据特征训练分类算法，得到分类器。
8.用测试数据检测分类器的准确度。
我们将数据分为两部分：开发集、测试集。用开发集的数据训练分类算法得到分类器竖链；再用分类器对测试集里的数据进行分类，给出分类预测得到的标签；对比分类标签和人工标注得到的标签的差异，计算出准确度。

❸ 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

❹ 人工智能技术应用：情感分析概述

与其他的人工智能技术相比，情感分析(Sentiment Analysis)显得有些特殊，因为其他的领域都是根据客观的数据来进行分析和预测，但情感分析则带有强烈的个人主观因素。情感分析的目标是从文本中分析出人们对于实体及其属性所表达的情感倾向以及观点，这项技术最早的研究始于2003年Nasukawa和Yi两位学者的关于商品评论的论文。
随着推特等社交媒体以及电商平台的发展而产生大量带芦旁缓有观点的内容，给情感分析提供了所需的数据基础。时至今日，情感识别已经在多个领域被广泛的应用。例如在商品零售领域，用户的评价对于零售商和生产商都是非常重要的反馈信息，通过对海量用户的评价进行情感分析，可以量化用户对产品及其竞品的褒贬程度，从而了解用户对于产品的诉求以及自己产品与竞品的对比优劣。在社会舆情领域，通过分析大众对于社会热点事件的点评可以有效的掌握舆论的走向。在企业舆情方面，利用情感分析可以快速了解社会对企业的评价，为企业的战略规划提供决策依据，提升企业在市场中的竞争力。在金融交易领域，分析交易者对于股票及其他金融衍生品的态度，为行情交易提供辅助依据。
目前，绝大多数的陪模人工智能开放平台都具备情感分析的能力，如图所示是玻森中文语义开放平台的情启纳感分析功能演示，可以看出除了通用领域的情感分析外，还有汽车、厨具、餐饮、新闻和微博几个特定领域的分析。

那么到底什么是情感分析呢？从自然语言处理技术的角度来看，情感分析的任务是从评论的文本中提取出评论的实体，以及评论者对该实体所表达的情感倾向，自然语言所有的核心技术问题，例如：词汇语义，指代消解，此役小气，信息抽取，语义分析等都会在情感分析中用到。因此，情感分析被认为是一个自然语言处理的子任务，我们可以将人们对于某个实体目标的情感统一用一个五元组的格式来表示：(e,a,s,h,t)

以图为例，e是指某餐厅，a为该餐厅的性价比属性，s是对该餐厅的性价比表示了褒义的评价，h为发表评论者本人，t是19年7月27日。所以这条评论的情感分析可以表示为五元组（某餐厅，性价比，正向褒义，评论者，19年7月27日）。

情感分析根据处理文本颗粒度的不同，大致可以分为三个级别的任务，分别是篇章级、句子级和属性级。我们分别来看一下。

1. 篇章级情感分析

篇章级情感分析的目标是判断整篇文档表达的是褒义还是贬义的情感，例如一篇书评，或者对某一个热点时事新闻发表的评论，只要待分析的文本超过了一句话的范畴，即可视为是篇章级的情感分析。
对于篇章级的情感分析而言有一个前提假设，那就是全篇章所表达的观点仅针对一个单独的实体e，且只包含一个观点持有者h的观点。这种做法将整个文档视为一个整体，不对篇章中包含的具体实体和实体属性进行研究，使得篇章级的情感分析在实际应用中比较局限，无法对一段文本中的多个实体进行单独分析，对于文本中多个观点持有者的观点也无法辨别。
例如评价的文本是：“我觉得这款手机很棒。”评价者表达的是对手机整体的褒义评价，但如果是：“我觉得这款手机拍照功能很不错，但信号不是很好”这样的句子，在同一个评论中出现了褒义词又出现了贬义词，篇章级的分析是无法分辨出来的，只能将其作为一个整体进行分析。
不过好在有很多的场景是不需要区分观点评价的实体和观点持有者，例如在商品评论的情感分析中，可以默认评论的对象是被评论的商品，评论的观点持有者也是评论者本人。当然，这个也需要看被评论的商品具体是什么东西，如果是亲子旅游这样的旅游服务，那么评论中就很有可能包含一个以上的观点持有者。
在实际工作中，篇章级的情感分析无法满足我们对于评价更细致，如果需要对评论进行更精确，更细致的分析，我们需要拆分篇章中的每一句话，这就是句子级的情感分析研究的问题。

2. 句子级情感分析

与篇章级的情感分析类似，句子级的情感分析任务是判断一个句子表达的是褒义还是贬义的情感，虽然颗粒度到了句子层级，但是句子级分析与篇章级存在同样的前提假设是，那就是一个句子只表达了一个观点和一种情感，并且只有一个观点持有人。如果一个句子中包含了两种以上的评价或多个观点持有人的观点，句子级的分析是无法分辨的。好在现实生活中，绝大多数的句子都只表达了一种情感。
既然句子级的情感分析在局限性上与篇章级是一样的，那么进行句子级的情感分析意义何在呢？关于这个问题，需要先解释一下语言学上主观句与客观句的分别。在我们日常用语当中，根据语句中是否带有说话人的主观情感可以将句子分为主观句和客观句，例如：“我喜欢这款新手机。”就是一个主观句，表达了说话人内心的情感或观点，而：“这个APP昨天更新了新功能。”则是一个客观句，陈述的是一个客观事实性信息，并不包含说话人内心的主观情感。通过分辨一个句子是否是主观句，可以帮助我们过滤掉一部分不含情感的句子，让数据处理更有效率。
但是在实操过程中，我们会发现这样的分类方法似乎并不是特别准确，因为一个主观句也可能没有表达任何的情感信息，知识表达了期望或者猜测，例如：“我觉得他现在已经在回家的路上了。”这句话是一个主观句，表达了说话人的猜测，但是并没有表达出任何的情感。而客观句也有可能包含情感信息，表明说话者并不希望这个事实发生，例如：“昨天刚买的新车就被人刮花了。”这句话是一个客观句，但结合常识我们会发现，这句话中其实是包含了说话人的负面情感。
所以，仅仅对句子进行主客观的分类还不足以达到对数据进行过滤的要求，我们需要的是对句子是否含有情感信息进行分类，如果一个句子直接表达或隐含了情感信息，则认为这个句子是含有情感观点的，对于不含情感观点的句子则可以进行过滤。目前对于句子是否含有情感信息的分类技术大多都是采用有监督的学习算法，这种方法需要大量的人工标注数据，基于句子特征来对句子进行分类。
总之，我们可以将句子级的情感分析分成两步，第一步是判断待分析的句子是否含有观点信息，第二步则是针对这些含有观点信息的句子进行情感分析，发现其中情感的倾向性，判断是褒义还是贬义。关于分析情感倾向性的方法与篇章级类似，依然是可以采用监督学习或根据情感词词典的方法来处理，我们会在后续的小节详细讲解。
句子级的情感分析相较于篇章级而言，颗粒度更加细分，但同样只能判断整体的情感，忽略了对于被评价实体的属性。同时它也无法判断比较型的情感观点，例如：“A产品的用户体验比B产品好多了。”对于这样一句话中表达了多个情感的句子，我们不能将其简单的归类为褒义或贬义的情感，而是需要更进一步的细化颗粒度，对评价实体的属性进行抽取，并将属性与相关实体之间进行关联，这就是属性级情感分析。

3. 属性级情感分析

上文介绍的篇章级和句子级的情感分析，都无法确切的知道评价者喜欢和不喜欢的具体是什么东西，同时也无法区分对某一个被评价实体的A属性持褒义倾向，对B属性却持贬义倾向的情况。但在实际的语言表达中，一个句子中可能包含了多个不同情感倾向的观点，例如：“我喜欢这家餐厅的装修风格，但菜的味道却很一般。”类似于这样的句子，很难通过篇章级和句子级的情感分析了解到对象的属性层面。
为了在句子级分析的基础上更加细化，我们需要从文本中发现或抽取评价的对象主体信息，并根据文本的上下文判断评价者针对每一个属性所表达的是褒义还是贬义的情感，这种就称之为属性级的情感分析。属性级的情感分析关注的是被评价实体及其属性，包括评价者以及评价时间，目标是挖掘与发现评论在实体及其属性上的观点信息，使之能够生成有关目标实体及其属性完整的五元组观点摘要。具体到技术层面来看，属性级的情感分析可以分为以下6个步骤：

关于文本中的实体抽取和指代消解问题，我们已经在知识图谱的相关章节中做了介绍，这里就不再赘述。针对篇章级、句子级、属性级这三种类型的情感分析任务，人们做了大量的研究并提出了很多分类的方法，这些方法大致可以分为基于词典和基于机器学习两种，下面我们进行详细的讲解。

做情感分析离不开情感词，情感词是承载情感信息最基本的单元，除了基本的词之外，一些包含了情感含义的短语和成语我们也将其统称为情感词。基于情感词典的情感分析方法，主要是基于一个包含了已标注的情感词和短语的词典，在这个词典中包括了情感词的情感倾向以及情感强度，一般将褒义的情感标注为正数，贬义的情感标注为负数。
具体的步骤如图所示，首先将待分析的文本先进行分词，并对分词后的结果做去除停用词和无用词等文本数据的预处理。然后将分词的结果与情感词典中的词进行匹配，并根据词典标注的情感分对文本进行加法计算，最终的计算结果如果为正则是褒义情感，如果为负则是贬义情感，如果为0或情感倾向不明显的得分则为中性情感或无情感。

情感词典是整个分析流程的核心，情感词标注数据的好坏直接决定了情感分类的结果，在这方面可以直接采用已有的开源情感词典，例如BosonNLP基于微博、新闻、论坛等数据来源构建的情感词典，知网（Hownet）情感词典，台湾大学简体中文情感极性词典（NTSUSD），snownlp框架的词典等，同时还可以使用哈工大整理的同义词词林拓展词典作为辅助，通过这个词典可以找到情感词的同义词，拓展情感词典的范围。
当然，我们也可以根据业务的需要来自己训练情感词典，目前主流的情感词词典有三种构建方法：人工方法、基于字典的方法和基于语料库的方法。对于情感词的情感赋值，最简单的方法是将所有的褒义情感词赋值为+1，贬义的情感词赋值为-1，最后进行相加得出情感分析的结果。
但是这种赋值方式显然不符合实际的需求，在实际的语言表达中，存在着非常多的表达方式可以改变情感的强度，最典型的就是程度副词。程度副词分为两种，一种是可以加强情感词原本的情感，这种称之为情感加强词，例如“很好”相较于“好”的情感程度会更强烈，“非常好”又比“很好”更强。另外一种是情感减弱词，例如“没那么好”虽然也是褒义倾向，但情感强度相较于“好”会弱很多。如果出现了增强词，则需要在原来的赋值基础上增加情感得分，如果出现了减弱词则需要减少相应的情感得分。
另一种需要注意的情况是否定词，否定词的出现一般会改变情感词原本的情感倾向，变为相反的情感，例如“不好”就是在“好”前面加上了否定词“不”，使之变成了贬义词。早期的研究会将否定词搭配的情感词直接取相反数，即如果“好”的情感倾向是+1，那么“不好”的情感倾向就是-1。但是这种简单粗暴的规则无法对应上真实的表达情感，例如“太好”是一个比“好”褒义倾向更强的词，如果“好”的值为+1，那么“太好”可以赋值为+3，加上否定词的“不太好”变成-3则显然有点过于贬义了，将其赋值为-1或者-0.5可能更合适。
基于这种情况，我们可以对否定词也添加上程度的赋值而不是简单的取相反数，对于表达强烈否定的词例如“不那么”赋值为±4，当遇到与褒义词的组合时褒义词则取负数，与贬义词的组合则取正数，例如贬义词“难听”的赋值是-3，加上否定词变成“不那么难听”的情感得分就会是（-3+4=1）。
第三种需要注意的情况是条件词，如果一个条件词出现在句子中，则这个句子很可能不适合用来做情感分析，例如“如果我明天可以去旅行，那么我一定会非常开心。”，在这句话中有明显的褒义情感词，但是因为存在条件词“如果”，使得这个句子的并没有表达观点持有者的真实情感，而是一种假设。
除了条件句之外，还有一种语言表达也是需要在数据预处理阶段进行排除的，那就是疑问句。例如“这个餐厅真的有你说的那么好吗？”，虽然句子中出现了很强烈的褒义情感词“那么好”，但依然不能将它分类为褒义句。疑问句通常会有固定的结尾词，例如“……吗？”或者“……么？”，但是也有的疑问句会省略掉结尾词，直接使用标点符号“？”，例如“你今天是不是不开心？”，这个句子中含有否定词和褒义词组成的“不开心”，但不能将其分类为贬义情感。
最后一种需要注意的情况是转折词，典型词是“但是”，出现在转折词之前的情感倾向通常与转折词之后的情感倾向相反，例如：“我上次在这家酒店的住宿体验非常好，但是这次却让我很失望。”在这个转折句中，转折词之前的“非常好”是一个很强的褒义词，但真实的情感表达却是转折词之后的“很失望”，最终应该将其分类为贬义情感。当然，也存在出现了转折词，但语句本身的情感并没有发生改变的情况，例如“你这次考试比上次有了很大的进步，但是我觉得你可以做得更好”，这里的转折词没有转折含义，而是一种递进含义。在实际操作中，我们所以需要先判断转折句真实的情感表达到底是哪个，才能进行正确的分析计算。
构建情感词典是一件比较耗费人工的事情，除了上述需要注意的问题外，还存在精准度不高，新词和网络用语难以快速收录进词典等问题。同时基于词典的分析方法也存在很多的局限性，例如一个句子可能出现了情感词，但并没有表达情感。或者一个句子不含任何情感词，但却蕴含了说话人的情感。以及部分情感词的含义会随着上下文语境的变化而变化的问题，例如“精明”这个词可以作为褒义词夸奖他人，也可以作为贬义词批评他人。
尽管目前存在诸多问题，但基于字典的情感分析方法也有着不可取代的优势，那就是这种分析方法通用性较强，大多数情况下无需特别的领域数据标注就可以分析文本所表达的情感，对于通用领域的情感分析可以将其作为首选的方案。

我们在机器学习算法的章节介绍过很多分类算法，例如逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN等，这些算法都可以用于情感识别。具体的做法与机器学习一样需要分为两个步骤，第一步是根据训练数据构建算法模型，第二步是将测试数据输入到算法模型中输出对应的结果，接下来做具体的讲解。
首先，我们需要准备一些训练用的文本数据，并人工给这些数据做好情感分类的标注，通常的做法下，如果是褒义和贬义的两分类，则褒义标注为1，贬义标注为0，如果是褒义、贬义和中性三分类，则褒义标注为1，中性标注为0，贬义标注为-1.
在这一环节中如果用纯人工方法来进行标注，可能会因为个人主观因素对标注的结果造成一定影响，为了避免人的因素带来的影响，也为了提高标注的效率，有一些其他取巧的方法来对数据进行自动标注。比如在电商领域中，商品的评论除了文本数据之外通常还会带有一个5星的等级评分，我们可以根据用户的5星评分作为标注依据，如果是1-2星则标注为贬义，如果是3星标注为中性，4-5星标注为褒义。又比如在社区领域中，很多社区会对帖子有赞和踩的功能，这一数据也可以作为情感标注的参考依据。
第二步是将标注好情感倾向的文本进行分词，并进行数据的预处理，前文已经对分词有了很多的介绍，这里就不再过多的赘述。第三步是从分词的结果中标注出具备情感特征的词，这里特别说一下，如果是对情感进行分类，可以参考情感词典进行标注，也可以采用TF-IDF算法自动抽取出文档的特征词进行标注。如果分析的是某个特定领域的，还需要标注出特定领域的词，例如做商品评价的情感分析，需要标注出商品名称，品类名称，属性名称等。第四步根据分词统计词频构建词袋模型，形成特征词矩阵，如表所示。在这一步可以根据业务需要给每个特征词赋予权重，并通过词频乘以权重得到特征词分数。最后一步就是根据分类算法，将特征词矩阵作为输入数据，得到最终的分类模型。

当训练好分类模型之后，就可以对测试集进行分类了，具体的流程与建模流程类似，先对测试的文本数据进行分词并做数据预处理，然后根据特征词矩阵抽取测试文本的特征词构建词袋矩阵，并将词袋矩阵的词频数据作为输入数据代入之前训练好的模型进行分类，得到分类的结果。
采用基于机器学习的方法进行情感分析有以下几个不足之处，第一是每一个应用领域之间的语言描述差异导致了训练得到的分类模型不能应用与其他的领域，需要单独构建。第二是最终的分类效果取决于训练文本的选择以及正确的情感标注，而人对于情感的理解带有主观性，如果标注出现偏差就会对最终的结果产生影响。
除了基于词典和基于机器学习的方法，也有一些学者将两者结合起来使用，弥补两种方法的缺点，比单独采用一种方法的分类效果要更好，另外，也有学者尝试使用基于LSTM等深度学习的方法对情感进行分析，相信在未来，情感分析会应用在更多的产品中，帮助我们更好的理解用户需求，提升用户使用智能产品的体验。

随着深度神经网络等算法的应用，情感分析的研究方向已经有了非常大的进展，但依然存在着一些难题是目前尚未解决的，在实操过程中需特别注意以下几种类型数据：

情绪轮在用户体验设计上被广泛的应用，很多情感化设计都是基于情绪轮进行的。但是在人工智能领域，将情绪进行多分类比情感分析的三分类任务要难得多，目前大多数分类方法的结果准确性都不到50%。这是因为情绪本身包含了太多的类别，而且不同的类别之间又可能具有相似性，一个情绪词在不同的语境下有可能表达的是不同的情绪类别，算法很难对其进行分类。即使是人工对文本进行情绪类别标注也往往效果不佳，因为情绪是非常主观性的，不同的人对不同的文本可能产生不同的理解，这使得人工标注情绪类比的过程异常困难。如何让机器可以理解真实的情绪目前还是一个未能攻克的难题。

❺ 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。

❻ 情感调动的三种方法

情感调动的三种方族灶姿兆绝法，就是说一定要调动一个人的情感，还有就是辩仿要调动他的一个方式，要能够用语言的方式或者是激励的方式去调动

❼ 目前深度学习在文本情感分析上都有哪些方法

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。

❽ 怎样通过句法分析分析句子情感算法例子

怎样通过句法分析分析句子情感算法例子？现阶段主要的情感分析方法主要有两类：
基于词典的方法
基于机器学习的方法
基于词典的方法主要通过制定一系列的情感词典和规则，对文本进行段落拆借、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大多将这个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。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。例如想在较为常见的基于大规模语料库的机器学习等。

❾ aspect级别的情感分析research line

过去的方法主要分为两类：

第一种： 从一个seed集合，使用句法规则和aspect及opinion之间的关联来积累aspect terms和opinion terms。但是这种方法很依赖与手动定义的规则，并且严格遵循特定的词性规则，例如opinion词是形容词。

第二种： sequence labeling classifier，例如CRFs和HMMs，使用feature engineering，词典和有标注的数据集。This approach requires extensive efforts for designinghand-crafted features, and only combines features linearly when a CRF/HMM isapplied

使用深度学习进行情感分析的方法分为两类：一类是句子级别的情感预测，一类是phrase/word-level情感预测。

1）Tokenization符号化的特征 2）Feature Extraction词语或句子级别的特征  3）Classification using different classifiers，分类器例如：Naïve Bayes，MaxEnt，SVM

例文：Sentiment Classification using Machine Learning Techniques http://www.ijsr.net/archive/v5i4/NOV162724.pdf

1）Tokenization符号化的信息包括如下类别，表情或者电话号码，日期等等

2）特征提取

问题1:只使用形容词还是所有词都使用？所有词更好

I didn’t like this movie---I really like this movie

问题2:否定词如何处理？

给否定词后和下一个标点符号之间的词前面加NOT_

didn’t like this movie, but I

---》   didn’t NOT_likeNOT_this NOT_movie, but I

主要有两种方法：有监督学习和基于词典(lexicon-based)的方法

1）有监督学习：

已知aspect，关键问题就是如何确定每个sentiment的scope。主流方法是使用依存关系，根据依存关系给特征加权重。

2）基于词典的方法

sentiment shifters：有一些词会更改情感的极性，例如not, never, none, nobody, nowhere, neither。

but-clauses：“Car-x is great, but Car-y is better.”

除了以上方法，有很多情感是隐性表示的，难提取的，也可以使用 Basic rules ofopinions

Liu Bing：BNF form

P和PO代表两种positive sentiment expressions。P代表atomic positive expression，一个词或一个短语。PO代表更复杂的表达。sentiment_shifter N和sentiment_shifter NE代表negation

1）频繁出现的名词和名词短语

改进：去除可能不是aspect的名词短语

对每个名词短语计算PMI(pointwise

mutual information) score，该短语与其相关的短语之间的，meronymy discriminators(关系鉴别器)

例如camera类中可能会包括”of camera”, “camera has”, “camera comes with”等，公式中a是candidate aspect，d是discriminator。如果candidate aspect a的PMI值很低，那么可能是因为a和d同时出现的频率很低。

2）通过分析opinion和target的关系，如果opinion已知，sentiment words往往比较容易知道。依存关系

3）有监督的学习方法

sequential learning（or sequential labeling），HMM或CRF

另一种：

首先使用依存树找到aspect和opinion word对，然后使用树结构的分类方法来学习，aspect从得分最高的pair得到。

4）主题模型

两种基本的方法：pLSA和LDA

Topic modeling is an unsupervised learning method thatassumes each document consists of a mixture of topics and each topic is aprobability distribution over words

Theoutput of topic modeling is a set of word clusters. Each cluster forms a topicand is a probability distribution over words in the document collection

Joint sentiment/topic model forsentiment analysis

http://pdfs.semanticscholar.org/9902/.pdf

Sentiment analysis with global topicsand local dependency

http://www.cs.huji.ac.il/~jeff/aaai10/02/AAAI10-242.pdf

1）分类问题：

Given  a sentence and a target mention, the task calls forinferring the sentiment polarity (e.g. positive, negative, neutral) of thesentence towards the target.

Effective LSTMs for Target-dependentsentiment classification

链接： https://arxiv.org/pdf/1512.01100.pdf

Aspectlevel sentiment classification with deep memory network

论文链接： http://wing.comp.nus.e.sg/~antho/D/D16/D16-1021.pdf

Given a sentence s = {w1, w2, ..., wi ,

...wn} consisting of n words and an aspect word wi occurring in sentence s文中只考虑了单个aspect的情况

2）序列标注问题： 标注出sentiment和aspect

❿ 斯坦福大学自然语言处理第七课“情感分析（Sentiment Analysis）”

<article>

课程地址: https://class.coursera.org/nlp/lecture/31

情感分析 （Sentiment analysis）又可以叫做
意见抽取 （Opinion extraction）
意见挖掘 （Opinion mining）
情感挖掘 （Sentiment mining）
主观分析 （Subjectivity analysis）等等。

引用的论文：
Bo Pang, Lillian Lee, and Shivakumar Vaithyanathan. 2002. Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques. EMNLP-2002, 79—86.
Bo Pang and Lillian Lee. 2004. A Sentimental Ecation: Sentiment Analysis Using Subjectivity Summarization Based on Minimum Cuts. ACL, 271-278

另外需注意，Binarized (Boolean feature) Multinomial Naïve Bayes不同于Multivariate Bernoulli Naïve Bayes，MBNB在文本情感分伍核析上的效果并不好。另外课中也提到桐橘运可以用交叉验证的方式进行训练验证。

下面罗列了一些比较流行的词典：

当我们拿到一个词我们如何判断他局梁在每个类别中出现的概率呢？以IMDB影评为例

但是！我们不能用单纯的原始计数（raw counts）方法来进行打分，如下图

可以看出，这些否定词同样可以作为单词极性的一个判断依据。

具体步骤为：

联合概率 / 独立的两个概率乘积

之后我们可以看一下统计结果，分别来自于用户好评和差评的统计：

可以看到极性划分的还不错

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