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情感分析

什么是情感分析1

情感分析是自然语言处理(NLP)的分支, 它使用机器学习来分析和分类文本数据的情感基调. 基本模型主要用于积极, 消极和中立的分类, 但是也可能包含发言者的潜在情感(愉悦, 生气, 侮辱等)以及购买意图.

上下文会增加情感分析的复杂性. 例如, 感叹句"没什么!"取决于发言者对产品是否喜欢所作出的评价, 其含义可能截然不同. 为了理解"我喜欢它"这个短语, 机器必须能够理清上下文, 病理解"它"到底指的是什么. 讽刺和挖苦也具有挑战性, 因为发言者可能会说一些积极的内容, 但是其实表达的是相反的意思.

情感分析有多重类型. 第一种是基于层面的情感分析(Aspect-based Sentiment Analysis, ABSA). 这一类型的情感分析不仅关注整体情感, 还会深入到具体细节或者属性(即"层面")上. 例如, 用户对某款手机的评价可能包含多个层面, 如电池续航, 屏幕质量, 相机性能等. ABSA会识别出这些层面并分析它们的情感是正面, 中立还是负面, 企业可以借助这一方法发现产品的痛点和潜在改进方向, 也可以识别哪些特性收到用户的特别喜爱. 第二种是情感强度分析(Emotion Intensity Analysis), 这种情感分析的重点不在于情感是正面还是反面, 而是测量某种情感的强度或者深浅程度. 例如, 一篇评论可能表达出"非常愤怒", 或者"略微高兴"的情感. 情感强度分析能够量化这种强烈或者轻微的情感表达. 在社交媒体或者公共舆情分析中, 理解情感强度有助于判断问题的紧急程度或者公众的关注热度. 第三种是意图分析(Intent Analysis), 这一类型的分析不止于情感, 而是试图判断用户表达的目的或者行动意图. 例如, "我打算购买这款手机"表明购买意图, 而"我再也不会使用这款产品了"则表明放弃意图. 意图分析可以帮助企业预测用户行为, 从而优化市场营销策略, 提升用户体验.

  1. 什么是情感分析？. (不详). 取读于 2024年11月17日, 从 https://www.nvidia.cn/glossary/sentiment-analysis/ ↩