中文文本情感分析
文本情感分析
赵妍妍等：文本情感分析１８３５运而生（本文中提及的情感分析，都是指文本情感分析）．文本情感分析又称意见挖掘，简单而言，是对带有情感色彩的丰观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程．最初的情感分析源自前人对带有情感色彩的词语的分析【ｌ】，如，“美好”是带有褒义色彩的词语，而“丑陋”是带有贬义色彩的词语．随着互联网上大量的带有情感色彩的主观性文本的出现，研究者们逐渐从简单的情感词语的分析研究过渡到更为复杂的情感句研究以及情感篇章的研究．基于此，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【２】．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．其中，前者处理的文本主要是新闻评论，如情感句“他坚定地认为台湾是中国不可分割的一部分”，表明了观点持有者“他”对于事件“台湾归属问题”的立场：后者处理的主要是网络在线的产品评论文本，如“Ｐｏｌｏ的外观很时尚”。
表明了对评价对象“Ｐｏｌｏ的外观”的评价“时尚”是褒义的．由于基于产品评论的情感分析可以帮助用户了解某一产品在大众心目中的口碑，因此受到很多消费者和商业网站的青睐．而基于新闻评论的情感分析多用于舆情监控和信息预测中，是国内外评测中重要的评测任务．情感分析涉及多项非常有挑战性的研究任务．本文综合已有的研究成果，将情感分析归纳为３项层层递进的研究任务，即情感信息的抽取、情感信息的分类以及情感信息的检索与归纳，如图１所示．Ｆｉｇ．１Ｒｅｓｅａｒｃｈｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ图ｌ情感分析的研究框架情感信息抽取是情感分析的最底层的任务，它旨在抽取情感评论文本中有意义的信息单元．其目的在于将无结构化的情感文本转化为计算机容易识别和处理的结构化文本，继而供情感分析上层的研究和应用服务．如将情感句“我觉得Ｃａｎｏｎ的相片质量不错”转化为如图ｌ所示的结构化文本形式．情感信息分类则利用底层情感信息抽取的结果将情感文本单元分为若干类别，供用户查看，如分为褒、贬两类或者其他更细致的情感类别（如喜、怒、哀、乐等）．按照不同的分类目的，可分为主客观分析和褒贬分析；按照不同的分类粒度，可分为词语级、短语级、篇章级等多种情感分类任务．这些分类任务在情感分析初期吸引了大量的研究者．最高层的情感信息的枪索与归纳可以看作与用户直接交互的接口，着重强调检索和！ｆ１纳两项应用．该层次的研究主要在前两项任务即情感信息抽取和分类的结果的基础上进行进一步的加工处理．情感分析是一个新兴的研究课题，具有很大的研究价值和应用价值【３－５】．鉴于此，该研究课题受到国内外越来越多的研究机构的重视．本文在接下来的部分首先分别详细阐述情感分析的３个主要研究任务，重点针对各任务的主流方法和前沿进展进行对比分析；接着介绍国内外主流的评测会议以及现有的资源建设情况：然后介绍情感分析的几个重要应用点；最后，展望情感分析技术的发展趋势．１情感信息抽取情感信息抽取旨在抽取情感文本中有价值的情感信息，它可以看作情感分析的基础任务．一直以来，学术界对它兴趣小减．纵观目前的研究现状，有价值的情感信息单元主要有评价词语（如优秀、好用）、评价对象（如ＧＰＳ、１８４８【６８】【６９】【７０】【７ｌ】【７２］【７３】【７４】【７５］【７６】【７８］ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ软件学报ｖｏｌ＿２ｌ，Ｎｏ．８，Ａｕｇｕｓｔ２０１０ＴｉｔｏｖＩ，ＭｃＤｏｎａｌｄＲ．Ａｊｏｉｎｔｍｏｄｅｌｏｆｔｅｘｔａｎｄａｓｐｅｃｔｒａｔｉｎｇｓｆｏｒｓｅｎｔｉｍｅｎｔｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ．Ｉｎ：ＭｃＫｅｏｗｎＫｅｄ．Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅＡＣＬ２００８．ＭｏｒｄｓｔＯＷｌｌ：ＡＣＬ．２００８．３０８—３１６．ＢｒａｎａｖａｎＳ，ＣｈｅｎＨ，ＥｉｓｅｎｓｔｅｉｎＪ．Ｌｅａｒｎｉｎｇｄｏｃｕｍｅｎｔ—ｌｅｖｅｌ８ｅｍ锄ｔｉｃｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｆｒｏｍｆｒｅｅ－ｔｅｘｔａｎｎｏｔａｔｉｏｎｓ．Ｉｎ：ＭｃＫｅｏｗｎＫｅｄ．ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅＡＣＬ０８：ＨＬＴ．Ｍｏｒｒｉｓｔｏｗｎ：ＡＣＬ．２００８．２６３－２７１．ＫｕＬＷ，ＬｉａｎｇＹＴ，ＣｈｅｎＨＨ．Ｏｐｉｎｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇｉｎｎｅｗｓａｎｄＢｌｏｇｃｏｒｐｏｒａ．Ｉｎ：ＧｉｌＹ，ＭｏｏｎｅｙｌＵ，ｅｄｓ．Ｐｒｏｃ．ｏｆｔｈｅＡＡＡＩ２００６ＳｐｒｉｎｇＳｙｍｐ．ｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＡｐｐｒｏａｃｈｅｓｔｏＡｎａｌｙｚｉｎｇＷｅｂｌｏｇｓ．ＭｅｎｌｏＰａｒｋ：ＡＡＡＩＰｒｅｓｓ．２００６．ＯｕｎｉｓＩ。
基于深度学习的中文短文本情感分析
基于深度学习的中文短文本情感分析随着互联网不断发展,网络评论平台不断增加,用户评论数量也爆发式增长。
利用情感分析技术能够有效的挖掘文本包含的情感信息,目前已成为社会舆情监督和厂家获取反馈信息的重要途径,具有很高的研究价值。
本文的研究目的是探究中文短文本中所包含的情感信息,主要解决文本情感极性褒贬义分类问题。
传统的情感分析方法主要有两种:基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。
但由于文本语料简短,含有大量未登录词使得上述方法存在数据稀疏问题,且过分依赖领域专家的标注。
近年来出现的深度学习技术能够很好的解决上述问题。
因此,本文采用深度学习的方法对中文短文本进行情感分析。
主要研究内容如下:首先,在文本数据预处理过程,针对目前网络上存在的大量未登录词,设计了一种新词发现方法,主要是利用词语的内部凝固度、边界自由度及语言规则对候选新词进行过滤。
将识别的新词加入词库,提高分词的准确率。
其次,传统的词向量仅考虑了文本中的语义语法信息,会将语义相近,情感极性却相反的词语映射到相邻的位置,导致最终分类结果错误。
为了解决此问题,本文在传统词向量的基础上融合了情感信息,提出一种情感词向量的生成方法。
最后,针对循环神经网络在处理时序信息发生的梯度消失问题,本文提出基于GRU(Gated Recurrent Unit)的情感分析模型,将循环神经网络的隐层节点替换为GRU单元,用于情感分析。
本文利用Python中的Keras 深度学习库构建提出的GRU情感分析模型,通过实验,找到模型最佳参数,并在最佳参数下进行情感分析,其分类的准确率达到92.01%。
将其与机器学习模型SVM及深度学习模型LSTM,CNN进行对比实验,结果表明,在所有指标下,本文提出的以情感词向量作为输入的情感分析模型明显优于其他模型。
如何在Python中进行文本的分词和情感分析
如何在Python中进行文本的分词和情感分析Python是一种功能强大的编程语言，提供了许多库和工具来处理文本数据。
在Python中进行文本的分词和情感分析可以帮助我们从文本中提取有用的信息，如情感倾向、关键词等，进而用于舆情分析、市场调研等领域。
在Python中，有一些常用的分词库可以用来对文本进行分词处理，如jieba和NLTK。
jieba是一款基于规则与统计的中文分词工具，可以进行中文文本的分词处理。
NLTK（Natural Language Toolkit）是一个Python库，可以用来进行自然语言处理任务。
它提供了许多功能强大的工具和方法，包括分词、词性标注等。
首先，我们需要安装相应的库。
在Python中使用pip命令可以方便地进行库的安装。
打开终端或命令提示符，输入以下命令来安装jieba和NLTK库：```pip install jiebapip install nltk```安装完成后，我们可以开始进行文本的分词处理。
下面将通过一个例子来演示如何使用jieba库进行中文文本的分词处理：```pythonimport jiebatext = "我喜欢用Python进行文本分析。
"seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)print("分词结果：")print("/ ".join(seg_list))```运行以上代码，输出的结果为：```分词结果：我/喜欢/用/ Python/进行/文本分析/。
```接下来，我们来介绍如何进行文本的情感分析。
在Python中，可以使用多种库和方法来进行情感分析，如情感词典、朴素贝叶斯分类器等。
这里我们将使用NLTK库的情感分析工具来进行示范：```pythonimport nltkfrom nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzertext = "这个电影太好看了！"sid = SentimentIntensityAnalyzer()sentiment_scores = sid.polarity_scores(text)print("情感分析结果：")for k, v in sentiment_scores.items():print(k, v)```运行以上代码，输出的结果为：```情感分析结果：neg 0.0neu 0.0pos 1.0compound 0.6249```情感分析结果包括neg（消极情感指数）、neu（中性情感指数）、pos（积极情感指数）和compound（综合情感指数）。
基于BERT模型的中文情感分析中的情感极性预测
基于BERT模型的中文情感分析中的情感极性预测情感分析是自然语言处理领域的一项重要任务，它旨在从文本中提取出情感信息，通常包括情感分类和情感极性预测两个子任务。
情感极性预测是情感分类任务的核心部分，旨在判断文本所表达的情感是正面、负面还是中性。
本文将介绍基于BERT模型的中文情感分析中的情感极性预测方法。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google于2018年提出的一种基于Transformer模型的预训练语言模型，它在多个自然语言处理任务中取得了领先的性能。
BERT模型通过对大规模文本数据进行无监督的预训练，学习了丰富的语言表示，然后通过有监督的微调任务进行下游任务的训练。
在情感分析任务中，BERT模型可以利用其强大的表示能力和上下文理解能力来更好地捕捉文本中的情感信息。
在进行情感极性预测之前，需要对原始文本进行预处理和分词。
常用的预处理步骤包括去除特殊字符和标点符号、转换为小写等。
分词则将文本切分为一个个的词语，形成词汇序列。
在中文分词中，可以使用jieba等开源工具。
BERT模型需要输入特定格式的数据，通常包括输入序列、分割符和位置编码。
对于中文文本，输入序列是进行分词后的词汇序列；分割符用来区分文本句子的开始和结束；位置编码用于表示单词在句子中的位置信息。
此外，还需要为每个词汇添加特殊的起始和结束标记。
在进行情感极性预测时，可以将BERT模型看作是一个分类器，它将输入的文本序列映射为预测的情感极性。
具体步骤如下：1. 加载预训练好的BERT模型及其对应的tokenizer，并将模型转换为可以进行预测的状态。
2. 对输入文本进行预处理和分词，获取输入序列、分割符和位置编码。
将输入序列转换为对应的token ids和attention mask。
3. 将处理后的输入数据输入到BERT模型中，获取模型的输出。
文本情感分析范文
文本情感分析范文文本情感分析是指对一段文本进行评估和判断，以确定文本所表达的情感情绪是积极的、消极的还是中性的。
在自然语言处理领域，文本情感分析是一项重要的任务，它可以在许多应用中发挥关键作用，例如舆情监测、情感推荐和市场调研等。
情感分类是文本情感分析中的基本任务之一、情感分类的目标是根据文本的内容和上下文分析出文本所表示的情感类别。
常见的情感类别包括积极、消极和中性。
情感分类通常借助于机器学习算法，如支持向量机、朴素贝叶斯和深度学习模型等。
这些算法需要在训练阶段使用标注好的数据进行模型的训练，然后通过对新的文本进行分类来确定文本的情感类别。
情感分类可以被应用于许多领域，如舆情分析、评论分析和产品评价等。
另一个常见的任务是情感极性判断。
情感极性判断是指在情感分类的基础上，进一步判断出文本所表达情感的正负方向。
情感极性判断通常采用二分类的方法，将情感分为正向和负向两个极性。
情感极性判断可以帮助我们更好地理解文本的情感倾向性和态度。
这在舆情分析和情感推荐等领域中非常有用。
文本情感分析的关键挑战之一是语义的理解和表示。
由于自然语言的多样性和复杂性，对文本情感的准确理解是一项具有挑战性的任务。
为了解决这个问题，研究人员开发了各种各样的方法和技术，例如基于词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。
这些方法充分利用了大规模的训练数据和强大的计算能力，取得了显著的成果。
除了挑战，文本情感分析还面临着一些潜在的问题，例如主观性和目标性的混淆、文本长度的限制以及情感表达的多样性等。
这些问题需要进一步的研究和改进，以提高文本情感分析的性能和效果。
总结起来，文本情感分析是一项重要的任务，它可以用于许多应用中，从舆情分析到情感推荐等。
情感分类和情感极性判断是文本情感分析的两个主要任务。
虽然文本情感分析面临着挑战和问题，但通过不断的研究和改进，我们可以进一步提高其性能和效果，提供更好的情感分析服务。
文本分析中的情感分类方法教程
文本分析中的情感分类方法教程情感分类是文本分析中一项重要的任务，旨在将文本内容进行情感分类，即判断出文本表达的情感倾向。
情感分类在舆情监测、社交媒体分析、用户评论分析等领域有着广泛的应用。
本文将介绍几种常用的情感分类方法。
一、基于词典的情感分类方法基于词典的情感分类方法是一种简单且有效的方法。
该方法的核心思想是通过构建情感词典，将文本中的情感词与词典进行匹配，根据匹配结果确定文本的情感分类。
具体步骤包括：1. 构建情感词典：收集一定量的带有情感倾向的词汇，将其标注为正面或负面情感。
2. 对文本进行分词：使用中文分词工具或英文分词工具将文本分解为单词或词语。
3. 匹配情感词：对文本中的每一个词进行情感词匹配，将匹配到的情感词进行统计。
4. 确定情感分类：根据文本中正面情感词和负面情感词的数量进行判断，数量大于某个阈值则判定为正面情感，数量小于某个阈值则判定为负面情感。
基于词典的情感分类方法的优点是简单易懂，不需要大量的训练数据。
然而，由于其依赖于情感词典的质量和覆盖率，当遇到新领域或新词汇时可能存在一定的缺陷。
二、基于机器学习的情感分类方法基于机器学习的情感分类方法是一种较为常用且较为准确的方法。
该方法通过利用机器学习算法，从标注有情感倾向的训练集中学习情感分类模型，并使用该模型对新文本进行情感分类。
具体步骤包括：1. 数据准备：采集一定量的带有情感倾向的文本数据，并根据情感进行标注。
2. 特征提取：将文本数据转化为机器学习算法可用的特征表示。
常用的特征包括词袋模型、tf-idf特征、n-gram特征等。
3. 模型训练：使用带有标注的数据集训练情感分类模型，常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
4. 模型评估：使用未标注的测试集评估训练得到的情感分类模型的性能。
5. 模型应用：使用训练好的模型对新文本进行情感分类。
基于机器学习的情感分类方法相比基于词典的方法在分类准确度上有较大提升，但需要较多的训练数据和一定的机器学习知识。
文本情感分析
研究领域
研究领域
文本情感分析的一个基本步骤是对文本中的某段已知文字的两极性进行分类，这个分类可能是在句子级、功 能级。分类的作用就是判断出此文字中表述的观点是积极的、消极的、还是中性的情绪。更高级的“超出两极性” 的情感分析还会寻找更复杂的情绪状态，比如“生气”、“悲伤”、“快乐”等等。
在文本情感分析领域，早期做出研究贡献的有 Turney和 Pang他们运用了多种方法探测商品评论和电影影 评的两极观点。此研究是建立在文档级所进行的分析。另一种文档意见的分类方式可以是多重等级的，Pang和 Snyder(among others):延伸了早先的基础两极意见研究，将电影影评分类并预测为3至4星的多重级别，而 Snyder就餐馆评论做了个深度分析，从多种不同方面预测餐馆的评分，比如食物、气氛等等 （在一个5星的等级 制度上）。尽管在大多数统计方面的分类方式中，“中性”类是经常被忽略的，因为“中性”类的文本经常是处 于一个两极分类的边缘地带，但是很多研究者指出，在每个两极化问题当中，都应该识别出三个不同的类别。进 一步的说，一些现有的分类方式例如 Max Entropy和 SVMs可以证明，在分类过程中区分出“中性”类可以帮助 提高分类算法的整体准确率。
基于络的分析方法利用万维的搜索引擎获取查询的统计信息，计算词语与正、负极性种子词汇之间的语义关 联度，从而对词语的情感进行分类。
基于语料库的分析方法，运用机器学习的相关技术对词语的情感进行分类。机器学习的方法通常需要先让分 类模型学习训练数据中的规律，然后用训练好的模型对测试数据进行预测。
信息抽取
通常来说，情感分析的目的是为了找出说话者/作者在某些话题上或者针对一个文本两极的观点的态度。
具体介绍
句子级
篇章级
文本情感分析的方法
文本情感分析的方法在我的《从内容到营销，是什么？》一文中，我曾经讲过文章情感分析的一些理论和方法。
我想给大家介绍一下文本情感分析的一些基本方法——归纳法、词向量、神经网络、聚类等。
首先，归纳法需要有一定背景知识或者行业知识，例如服装销售行业、房地产行业等。
其次，词向量是为了更好地描述一篇文章中的主要信息（或主题）。
最后，聚类将文本与用户（消费者）通过文本进行对话以进行讨论。
•一、归纳法归纳法是对一篇文章进行初步情感分析的最简单的方法。
归纳法可以简单分为两类：1.问题式：主要是对文中的一些关键问题进行探讨。
例如“是什么”“怎么做”等。
这两类方法是通过对文章中关键词进行分析来得出结论。
归纳法通常用于比较文章各个段落的关键词，例如服装销售、房地产等。
•二、词向量词向量是用来描述一篇文章中的主要信息（或主题),通过将其转换为向量的形式，我们可以分析用户的观点。
在中文中，词向量就是我们用来描述某一话题的词。
如在《如何从文字中理解我们身边的人？》一文中，我们可以将一个单词或句子划分为N个向量。
那么多向量之间的关系如何呢？这就是词向量原理。
当我们在文本中看到一个单词或句子时，它们通常是相似的。
•三、聚类分析法聚类分析法又称分类算法，它是通过计算一个或多个相似对象的特征，将它们划分为若干类而进行聚类求解的一种方法。
聚类分析可以将一些信息（如标签、描述）与一群人进行沟通：不同类型的用户会讨论一些相似的话题，也就是“同类观点”；而不同类型的用户则会讨论一些相同的观点。
聚类算法最重要的作用在于能够将数据集中的特征点聚集起来，从而获得对分析结果更加准确可靠的结果。
简单来说，将文本（如微博）与消费者进行沟通，首先就要将文本（如微博）分类。
聚类是将文本（如微博）划分为几个群体进行讨论，其目的是为了最大限度地减少主观性分析带来的误差。
然后需要将相似对象进行聚类来进行特征点关联，从而将这几个个体进行关联处理和聚类。
例如我们可以通过聚类将微博中“大胸”“美少女战士”等进行聚类然后根据聚类结果来进行细分和划分。