大家都以為AI是冷冰冰的機器和技術，但其實AI比我們想象中細膩 ， 人類可以借助AI來進行情感分析 。
情感分析（sentiment analysis）是近年來國內外研究的熱點，其任務是幫助用戶快速獲取、整理和分析相關評價信息 ， 對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理 。情感分析包含較多的任務，如情感分類（sentiment classification）、觀點抽?。╫pinion extraction）、觀點問答和觀點摘要等 。今天，我們就先來了解下情感分類吧 。
名詞解釋情感分類是對帶有感情色彩的主觀性文本進行分析、推理的過程 ， 是對文本作者傾向性和觀點、態度的劃分，因此有時也稱傾向性分析（opinion analysis） 。
這是一項具有較大實用價值的分類技術，可以在一定程度上解決網絡評論信息雜亂的現象，方便用戶準確定位所需信息 。按照處理文本的粒度不同,情感分析可分為詞語級、短語級、句子級、篇章級以及多篇章級等幾個研究層次 。按照處理文本的類別不同，可分為基于新聞評論的情感分析和基于產品評論的情感分析 。
文本分類方法一般包含如下幾個步驟：訓練語料準備、文本預處理、特征挖掘、分類算法選擇、分類應用 。
舉個例子日媒：認為殲-31能夠抗衡F-35，這種說法頗具恭維的意味 。傳統主題分類是要將其歸為類別為軍事主題，而情感分類則要挖掘出日媒對于殲-31能夠抗衡F-35這個觀點，持反面態度 。
情感分類有什么用？物品好壞分析： 從評論中分析物品的好壞 。例如電影好壞 ， 是否值得看 。物品屬性分析：例如某些價位區間幾款車的舒適度，油耗，操作性能等 。產品反饋分析： 產品哪些功能點最受用戶喜歡，哪些功能最受用戶吐槽 。網民輿情分析： 例如分析美團外面清真事情等 。金融走勢分析：例如，2012年5月，世界首家基于社交媒體的對沖基金 Derwent Capital Markets 上線 。它會即時關注Twitter 中的公眾情緒指導投資 ?？偟膩碚f：情感分類分析再小到平臺物品 ， 產品本身，大到金融事情都有其用武之地 。隨著這波數據浪潮和人工智能浪潮的興起 。這一領域將會起到越來越重要的作用 。
汽車水箱漏水用什么膠水修補？堵漏劑可以長期在水箱里嗎汽車水箱漏水使用AB膠來進行修補，AB膠是使用兩個液混合而成的，一種液是本膠 ， 另一種液是硬化劑，兩者混合在一起就能發揮硬化的效果 。
分類方法情感分類有很多方法 ， 這些方法可以按機器學習方法歸類，也可以按情感文本的特點劃分 。我們重點了解下基于情感詞典的文本情感分類 。
基于詞典的方法主要通過制定一系列的情感詞典和規則，對文本進行拆句、分析及匹配詞典（一般有詞性分析，句法依存分析），計算情感值，最后通過情感值來作為文本的情感傾向判斷的依據 。
傳統的基于情感詞典的文本情感分類，是對人的記憶和判斷思維的最簡單的模擬，如上圖 。我們首先通過學習來記憶一些基本詞匯，如否定詞語有不，積極詞語有喜歡、愛，消極詞語有討厭、恨等，從而在大腦中形成一個基本的語料庫 。然后，我們再對輸入的句子進行最直接的拆分，看看我們所記憶的詞匯表中是否存在相應的詞語，然后根據這個詞語的類別來判斷情感，比如我喜歡數學，喜歡這個詞在我們所記憶的積極詞匯表中 ， 所以我們判斷它具有積極的情感 。
基于上述思路，我們可以通過以下幾個步驟實現基于情感詞典的文本情感分類：預處理、分詞、訓練情感詞典、判斷，整個過程可以如下圖所示 。而檢驗模型用到的原材料 ， 包括薛云老師提供的蒙牛牛奶的評論，以及從網絡購買的某款手機的評論數據（見附件） 。
一般來說，詞典是文本挖掘最核心的部分 ， 對于文本感情分類也不例外 。情感詞典分為四個部分：積極情感詞典、消極情感詞典、否定詞典以及程度副詞詞典 。為了得到更加完整的情感詞典，我們從網絡上收集了若干個情感詞典，并且對它們進行了整合去重，同時對部分詞語進行了調整 ， 以達到盡可能高的準確率 。
這個程序只有99行，利用UNIX系統的缺點，用finger命令查聯機用戶名單，然后破譯用戶口令 ， 用MAIL系統復制、傳播本身的源程序，再編譯生成代碼 。最初的網絡蠕蟲設計目的是當網絡空閑時 ， 程序就在計算機間“游蕩”而不帶來任何損害 。
文本情感分類工作實際上是對人腦思維的模擬 。人類的語言系統是相當復雜的，基于情感詞典的文本情感分類只是一個線性的模型，其性能是有限的 。還需要做更多的非線性的特征來提高準確率 。
關于情感分析就講這么多 ， 也只是講了點皮毛 ， 有研究興趣的同學們可以繼續深入學習哦
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