情感分类模型 什么是情感分类


情感分类模型 什么是情感分类

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大家都以为AI是冷冰冰的机器和技术,但其实AI比我们想象中细腻 , 人类可以借助AI来进行情感分析 。
情感分析(sentiment analysis)是近年来国内外研究的热点,其任务是帮助用户快速获取、整理和分析相关评价信息 , 对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理 。情感分析包含较多的任务,如情感分类(sentiment classification)、观点抽?。╫pinion extraction)、观点问答和观点摘要等 。今天,我们就先来了解下情感分类吧 。
名词解释情感分类是对带有感情色彩的主观性文本进行分析、推理的过程 , 是对文本作者倾向性和观点、态度的划分,因此有时也称倾向性分析(opinion analysis) 。
这是一项具有较大实用价值的分类技术,可以在一定程度上解决网络评论信息杂乱的现象,方便用户准确定位所需信息 。按照处理文本的粒度不同,情感分析可分为词语级、短语级、句子级、篇章级以及多篇章级等几个研究层次 。按照处理文本的类别不同,可分为基于新闻评论的情感分析和基于产品评论的情感分析 。
文本分类方法一般包含如下几个步骤:训练语料准备、文本预处理、特征挖掘、分类算法选择、分类应用 。
举个例子日媒:认为歼-31能够抗衡F-35,这种说法颇具恭维的意味 。传统主题分类是要将其归为类别为军事主题,而情感分类则要挖掘出日媒对于歼-31能够抗衡F-35这个观点,持反面态度 。
情感分类有什么用?物品好坏分析: 从评论中分析物品的好坏 。例如电影好坏 , 是否值得看 。物品属性分析:例如某些价位区间几款车的舒适度,油耗,操作性能等 。产品反馈分析: 产品哪些功能点最受用户喜欢,哪些功能最受用户吐槽 。网民舆情分析: 例如分析美团外面清真事情等 。金融走势分析:例如,2012年5月,世界首家基于社交媒体的对冲基金 Derwent Capital Markets 上线 。它会即时关注Twitter 中的公众情绪指导投资 。总的来说:情感分类分析再小到平台物品 , 产品本身,大到金融事情都有其用武之地 。随着这波数据浪潮和人工智能浪潮的兴起 。这一领域将会起到越来越重要的作用 。
汽车水箱漏水用什么胶水修补?堵漏剂可以长期在水箱里吗汽车水箱漏水使用AB胶来进行修补,AB胶是使用两个液混合而成的,一种液是本胶 , 另一种液是硬化剂,两者混合在一起就能发挥硬化的效果 。
分类方法情感分类有很多方法 , 这些方法可以按机器学习方法归类,也可以按情感文本的特点划分 。我们重点了解下基于情感词典的文本情感分类 。
基于词典的方法主要通过制定一系列的情感词典和规则,对文本进行拆句、分析及匹配词典(一般有词性分析,句法依存分析),计算情感值,最后通过情感值来作为文本的情感倾向判断的依据 。
传统的基于情感词典的文本情感分类,是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟,如上图 。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇,如否定词语有不,积极词语有喜欢、爱,消极词语有讨厌、恨等,从而在大脑中形成一个基本的语料库 。然后,我们再对输入的句子进行最直接的拆分,看看我们所记忆的词汇表中是否存在相应的词语,然后根据这个词语的类别来判断情感,比如我喜欢数学,喜欢这个词在我们所记忆的积极词汇表中 , 所以我们判断它具有积极的情感 。
基于上述思路,我们可以通过以下几个步骤实现基于情感词典的文本情感分类:预处理、分词、训练情感词典、判断,整个过程可以如下图所示 。而检验模型用到的原材料 , 包括薛云老师提供的蒙牛牛奶的评论,以及从网络购买的某款手机的评论数据(见附件) 。
一般来说,词典是文本挖掘最核心的部分 , 对于文本感情分类也不例外 。情感词典分为四个部分:积极情感词典、消极情感词典、否定词典以及程度副词词典 。为了得到更加完整的情感词典,我们从网络上收集了若干个情感词典,并且对它们进行了整合去重,同时对部分词语进行了调整 , 以达到尽可能高的准确率 。
这个程序只有99行,利用UNIX系统的缺点,用finger命令查联机用户名单,然后破译用户口令 , 用MAIL系统复制、传播本身的源程序,再编译生成代码 。最初的网络蠕虫设计目的是当网络空闲时 , 程序就在计算机间“游荡”而不带来任何损害 。
文本情感分类工作实际上是对人脑思维的模拟 。人类的语言系统是相当复杂的,基于情感词典的文本情感分类只是一个线性的模型,其性能是有限的 。还需要做更多的非线性的特征来提高准确率 。
关于情感分析就讲这么多 , 也只是讲了点皮毛 , 有研究兴趣的同学们可以继续深入学习哦
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