情感分析文本相似性和语句推断等都属于常见中文分词应用中的语句关系判断

关于情感分析文本相似性和语句推断等都属于常见中文分词应用中的语句关系判断回答如下：

情感分析,文本相似性和语句推断等都属于常见中文分词应用中的语句关系判断如下情感分析、文本相似性和语句推断都是中文自然语言处理中的常见任务，需要进行语句关系判断。

其中，分词是中文自然语言处理中的基础步骤，可以将句子切分成有意义的词语，为后续任务提供基础。

在情感分析任务中，需要对文本的情感进行分类，通常采用机器学习算法，对文本进行特征提取和分类。文本相似性任务是指比较两个文本之间的相似度，通常采用词向量模型进行特征提取和相似度计算。

语句推断任务是指给定前提和假设，判断假设是否可以从前提中推出，通常需要进行逻辑推理和语义理解。这些任务都需要进行语句关系判断，对中文自然语言处理具有重要意义。

资料扩展：

情感分析是指通过文本来挖掘人们对于产品、服务、组织、个人、事件等的观点、情感倾向、态度等。情感分析是随着互联网发展而产生的，早期主要用于对网上销售商品的用户评语的分析，

以便判断用户对其所购商品是“喜欢”还是“不喜欢”。后期随着自媒体的流行，情感分析技术更多地用于识别话题发起者、参与者的情感趋向，

从中判断或挖掘话题中的价值，由此来分析相关舆情。情感分析的应用十分广泛，其研究领域涉及自然语言处理、信息检索、机器学习、人工智能等。

领域依赖是指文本情感分析的模型对某一领域的文本数据非常有效，但是将其应用于其他领域的时候，会使得分类模型的性能严重下降。

机器学习的主要类型包括如下

通俗一点来说，机器学习指的是从大量数据中，寻找有用知识的数据挖掘技术。根据处理的数据是否具有标签信息，我们可以将机器学习可分为监督学习、无监督学习、强化学习等几种类型。监督学习是指学生从老师那里获取知识、信息，老师提供对错指示、告知最终答案的学习过程。在机器学习里，学生对应于计算机，老师则对应于周围的环境。监督学习可用于垃圾邮件识别、文本情感分析、图像内容识别、股价预测等方面。其典型任务包括：预测数值型数据的回归、预测分类标签的分类、预测顺序的排序等。监督学习-老师监督学生学习无监督学习是指学生自学，期间没有老师指导的学习过程。

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传统的人机交互，主要通过键盘、鼠标、屏幕等方式进行，只追求便利和准确，无法理解和适应人的情绪或心境。而如果缺乏这种情感理解和表达能力，就很难指望计算机具有类似人一样的智能，也很难期望人机交互做到真正的和谐与自然。由于人类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，因此，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望计算机具有情感能力。情感计算（Affective Computting）就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。 有关人类情感的深入研究，早在19世纪末就进行了。然而，除了科幻小说当中，过去极少有人将“感情”和无生命的机器联系在一起。只有到了现代，随着数字信息技术的发展，人们才开始设想让机器（计算机）也具备“感情”。从感知信号中提取情感特征，分析人的情感与各种感知信号的关联，是国际上近几年刚刚兴起的研究方向（图1）。

人的情绪与心境状态的变化总是伴随着某些生理特征或行为特征的起伏，它受到所处环境、文化背景、人的个性等一系列因素的影响。要让机器处理情感，我们首先必须探讨人与人之间的交互过程。那么人是如何表达情感，又如何精确地觉察到它们的呢？人们通过一系列的面部表情、肢体动作和语音来表达情感，又通过视觉、听觉、触觉来感知情感的变化。视觉察觉则主要通过面部表情、姿态来进行；语音、音乐则是主要的听觉途径；触觉则包括对爱抚、冲击、汗液分泌、心跳等现象的处理。

情感计算研究的重点就在于通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感的能力，并能针对用户的情感做出智能、灵敏、友好反应的个人计算系统，缩短人机之间的距离，营造真正和谐的人机环境（图2）。 在生活中，人们很难保持一种僵硬的脸部表情，通过脸部表情来体现情感是人们常用的较自然的表现方式，其情感表现区域主要包括嘴、脸颊、眼睛、眉毛和前额等。人在表达情感时，只稍许改变一下面部的局部特征（譬如皱一下眉毛），便能反映一种心态。在1972年，著名的学者Ekman提出了脸部情感的表达方法（脸部运动编码系统FACS）。通过不同编码和运动单元的组合，即可以在脸部形成复杂的表情变化，譬如幸福、愤怒、悲伤等。该成果已经被大多数研究人员所接受，并被应用在人脸表情的自动识别与合成（图3）。

随着计算机技术的飞速发展，为了满足通信的需要，人们进一步将人脸识别和合成的工作融入到通信编码中。最典型的便是MPEG4 V2视觉标准，其中定义了3个重要的参数集：人脸定义参数、人脸内插变换和人脸动画参数。表情参数中具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。

在目前的人脸表情处理技术中，多侧重于对三维图像的更加细致的描述和建模。通常采用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，达到生动的情感表达效果。在此基础上，不同的算法形成了不同水平的应用系统（图4，图5） 人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化，它们表达着一些信息。例如手势的加强通常反映一种强调的心态，身体某一部位不停地摆动，则通常具有情绪紧张的倾向。相对于语音和人脸表情变化来说，姿态变化的规律性较难获取，但由于人的姿态变化会使表述更加生动，因而人们依然对其表示了强烈的关注。

科学家针对肢体运动，专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备，例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等。国外一些著名的大学和跨国公司，例如麻省理工学院、IBM等则在这些设备的基础上构筑了智能空间。同时也有人将智能座椅应用于汽车的驾座上，用于动态监测驾驶人员的情绪状态，并提出适时警告。意大利的一些科学家还通过一系列的姿态分析，对办公室的工作人员进行情感自动分析，设计出更舒适的办公环境。 在人类的交互过程中，语音是人们最直接的交流通道，人们通过语音能够明显地感受到对方的情绪变化，例如通过特殊的语气词、语调发生变化等等。在人们通电话时，虽然彼此看不到，但能从语气中感觉到对方的情绪变化。例如同样一句话“你真行”，在运用不同语气时，可以使之成为一句赞赏的话，也可以使之成为讽刺或妒忌的话。

目前，国际上对情感语音的研究主要侧重于情感的声学特征的分析这一方面。一般来说，语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。例如，当一个人发怒的时候，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等，同时一些音素特征（共振峰、声道截面函数等）也能反映情感的变化。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的专家们针对语言中的焦点现象，首先提出了情感焦点生成模型。这为语音合成中情感状态的自动预测提供了依据，结合高质量的声学模型，使得情感语音合成和识别率先达到了实际应用水平。 虽然人脸、姿态和语音等均能独立地表示一定的情感，但人在相互交流的过程中却总是通过上面信息的综合表现来进行的。所以，惟有实现多通道的人机界面，才是人与计算机最为自然的交互方式，它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体，并对这些通道信息进行编码、压缩、集成和融合，集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。

目前，多模态技术本身也正在成为人机交互的研究热点，而情感计算融合多模态处理技术，则可以实现情感的多特征融合，能够有力地提高情感计算的研究深度，并促使出现高质量、更和谐的人机交互系统。

在多模态情感计算研究中，一个很重要的研究分支就是情感机器人和情感虚拟人的研究。美国麻省理工学院、日本东京科技大学、美国卡内基·梅隆大学均在此领域做出了较好的演示系统。目前中科院自动化所模式识别国家重点实验室已将情感处理融入到了他们已有的语音和人脸的多模态交互平台中，使其结合情感语音合成、人脸建模、视位模型等一系列前沿技术，构筑了栩栩如生的情感虚拟头像，并正在积极转向嵌入式平台和游戏平台等实际应用（图6）。 情感状态的识别和理解，则是赋予计算机理解情感并做出恰如其分反应的关键步骤。这个步骤通常包括从人的情感信息中提取用于识别的特征，例如从一张笑脸中辨别出眉毛等，接着让计算机学习这些特征以便日后能够准确地识别其情感。

为了使计算机更好地完成情感识别任务，科学家已经对人类的情感状态进行了合理而清晰的分类，提出了几类基本情感。目前，在情感识别和理解的方法上运用了模式识别、人工智能、语音和图像技术的大量研究成果。例如：在情感语音的声学分析的基础上，运用线性统计方法和神经网络模型，实现了基于语音的情感识别原型；通过对面部运动区域进行编码，采用HMM等不同模型，建立了面部情感特征的识别方法；通过对人姿态和运动的分析，探索肢体运动的情感类别等等。

不过，受到情感信息的捕获技术的影响，并缺乏大规模的情感数据资源，有关多特征融合的情感理解模型的研究还有待深入。随着未来的技术进展，还将提出更有效的机器学习机制。 情感计算与智能交互技术试图在人和计算机之间建立精确的自然交互方式，将会是计算技术向人类社会全面渗透的重要手段。未来随着技术的不断突破，情感计算的应用势在必行，其对未来日常生活的影响将是方方面面的，目前我们可以预见的有：

情感计算将有效地改变过去计算机呆板的交互服务，提高人机交互的亲切性和准确性。一个拥有情感能力的计算机，能够对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们便于理解自己和他人的情感世界。

它还能帮助我们增加使用设备的安全性（例如当采用此类技术的系统探测到司机精力不集中时可以及时改变车的状态和反应）、使经验人性化、使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化，并从我们身上收集反馈信息。例如，一个研究项目在汽车中用电脑来测量驾车者感受到的压力水平，以帮助解决所谓驾驶者的“道路狂暴症”问题。

情感计算和相关研究还能够给涉及电子商务领域的企业带来实惠。已经有研究显示，不同的图像可以唤起人类不同的情感。例如，蛇、蜘蛛和枪的能引起恐惧，而有大量美元现金和金块的则可以使人产生非常强烈的积极反应。如果购物网站和股票交易网站在设计时研究和考虑这些因素的意义，将对客流量的上升产生非常积极的影响。

在信息家电和智能仪器中，增加自动感知人们的情绪状态的功能，可以提供更好的服务。

在信息检索应用中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

在远程教育平台中，情感计算技术的应用能增加教学效果。

利用多模式的情感交互技术，可以构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景等等。

情感计算还能应用在机器人、智能玩具、游戏等相关产业中，以构筑更加拟人化的风格和更加逼真的场景。 由于缺乏较大规模的情感数据资源，情感计算的发展受到一定的限制，而且多局限在语音、身体语言等具体而零散的研究领域，仅仅依靠这些还难以准确地推断和生成一个人的情感状态，并进行有效的情感交互。目前，科学家们正在积极地探索多特征融合的情感计算理论模型。很多人认为，今后几年情感计算将在这些方面需要取得突破：

更加细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模。

多模态的情感识别、理解和表达（图像、语音、生理特征等）。

自然场景对生理和行为特征的影响。

更加适用的机器学习算法。

海量的情感数据资源库。 不久前，为了推动我国在这一领域的研究，探讨情感计算和智能交互技术的发展动态与趋势，促进我国科研人员在此领域的交流与合作，中国科学院自动化研究所、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会、中国中文信息学会、国家自然科学基金委员会和国家863计划计算机软硬件技术主题作为主办单位，在北京主办了第一届中国情感计算与智能交互学术会议。

事实证明，情感计算的概念尽管诞生不久，但已受到学术界和产业界的高度重视，相关领域的研究和应用正方兴未艾，国家自然科学基金委也将其列入重点项目的指南中。值得注意的是，近几年来，与情感计算有密切关系的普适计算和可穿戴式计算机的研究也已获得了蓬勃发展，并同样得到了国家的大力支持。这为情感信息的实时获取提供了极大的便利条件，也为情感计算在国内的发展提供了更好的发展平台。

​ 随着信息技术的发展，最稀缺的资源不再是信息本身，而是对信息的处理能力。且绝大多数信息表现为文本形式，如何在如此大量且复杂的文本信息中如何获取最有效的信息是信息处理的一大目标。文本分类可以帮助用户准确定位所需信息和分流信息。同时，互联网的快速发展催生了大量的书评影评、网络聊天、产品介绍等形式的短文本，其包含大量有价值的隐含信息，迫切需要自动化工具对短文本进行分类处理。

​ 基于人工智能技术的文本分类系统依据文本的语义可实现将大量文本自动分类。多种统计理论和机器学习方法被用于文本自动分类。但其存在最大的问题是特征空间的高维性和文档表示向量的稀疏性。中文词条的总数高达二十多万，如此高维特征空间对所有的算法都是偏大的。亟需一种有效的特征抽取方法，降低特征空间的维数，提高分类的效率和精度。

​ 文本分类方法主要分为两大类，分别是基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。基于传统机器学习的文本分类方法主要是是对文本进行预处理、特征提取，然后将处理后的文本向量化，最后通过常见的机器学习分类算法来对训练数据集进行建模，传统的文本分类方法中，对文本的特征提取质量对文本分类的精度有很大的影响。基于深度学习的方法则是通过例如CNN等深度学习模型来对数据进行训练，无需人工的对数据进行特征抽取，对文本分类精度影响更多的是数据量以及训练的迭代次数。

​ 短文本相对于长文本，词汇个数少且描述信息弱，具有稀疏性和不规范性， 传统机器学习方法的文本表示是高纬度高稀疏的，特征表达能力很弱，而且神经网络很不擅长对此类数据的处理；此外需要人工进行特征工程，成本很高，不能很好的满足短文本分类的需求。而深度学习最初在之所以图像和语音取得巨大成功，一个很重要的原因是图像和语音原始数据是连续和稠密的，有局部相关性。应用深度学习解决大规模文本分类问题最重要的是解决文本表示，再利用CNN/RNN等网络结构自动获取特征表达能力，去掉繁杂的人工特征工程。

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​ 短文本分类算法广泛应用于各个行业领域,如新闻分类、人机写作判断、垃圾邮件识别、用户情感分类、文案智能生成、商品智能推荐等。

​场景一：商品智能推荐，根据用户购买的商品名称作为预测样本进行文本分类，得到用户交易类别，结合其他数据构建用户画像，针对不同特征的用户画像预测用户下一步的购买行为，智能推荐商品及服务。

​场景二：文案智能生成，基于优质文案作为训练集，得到文本分类模型，当用户输入关键词时，智能推荐适配文案。

​场景三：给新闻自动分类或打标签，多个标签。

场景四：判断文章是人写还是机器写的。

​场景五：判断影评中的情感是正向、负向、中立，相类似应用场景很广泛。

​ 使用深度学习的词向量技术，把文本数据从高纬度高稀疏的神经网络难处理的方式，变成了类似图像、语音的连续稠密数据，将词语转化为稠密向量，解决了文本表示问题。词向量作为机器学习、深度学习模型的特征进行输入，对最终模型的效果作用比较大。

​ 同时，利用CNN/RNN等深度学习网络及其变体解决自动特征提取（即特征表达）的问题，对应的文本分类模型如下：

​ 1） FastText

​ FastText是Facebook开源的词向量与文本分类工具，模型简单，训练速度快。FastText 的原理是将短文本中的所有词向量进行平均，然后直接接softmax层，同时加入一些n-gram 特征的 trick 来捕获局部序列信息。相对于其它文本分类模型，如SVM，Logistic Regression和Neural Network等模型，FastText在保持分类效果的同时，大大缩短了训练时间，同时支持多语言表达，但其模型是基于词袋针对英文的文本分类方法，组成英文句子的单词是有间隔的，而应用于中文文本，需分词去标点转化为模型需要的数据格式。

​ 2）TextCNN

​ TextCNN相比于FastText，利用CNN (Convolutional Neural Network）来提取句子中类似 n-gram 的关键信息，且结构简单，效果好。

​ 3）TextRNN

尽管TextCNN能够在很多任务里面能有不错的表现，但CNN最大的问题是固定 filter_size 的视野，一方面无法建模更长的序列信息，另一方面 filter_size 的超参调节很繁琐。CNN本质是做文本的特征表达工作，而自然语言处理中更常用的是递归神经网络（RNN, Recurrent Neural Network），能够更好的表达上下文信息。具体在文本分类任务中，Bi-directional RNN（实际使用的是双向LSTM）从某种意义上可以理解为可以捕获变长且双向的的 "n-gram" 信息。

4）TextRNN + Attention

CNN和RNN用在文本分类任务中尽管效果显著，但都有一个缺点，直观性和可解释性差。而注意力（Attention）机制是自然语言处理领域一个常用的建模长时间记忆机制，能够直观的给出每个词对结果的贡献，是Seq2Seq模型的标配。实际上文本分类从某种意义上也、可以理解为一种特殊的Seq2Seq，所以可以考虑将Attention机制引入。

​ Attention的核心点是在翻译每个目标词（或预测商品标题文本所属类别）所用的上下文是不同的，这样更合理。加入Attention之后能够直观的解释各个句子和词对分类类别的重要性。

5）TextRCNN（TextRNN + CNN）

​ 用前向和后向RNN得到每个词的前向和后向上下文的表示，这样词的表示就变成词向量和前向后向上下文向量concat起来的形式，最后连接TextCNN相同卷积层，pooling层即可，唯一不同的是卷积层 filter_size = 1。

​ 总结：实际应用中，CNN模型在中文文本分类中应用效果已经很不错了。研究表明，TextRCNN对准确率提升大约1%，不是十分显著。最佳实践是先用TextCNN模型把整体任务效果调试到最好，再尝试改进模型。

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参考： 文本分类解决方法综述

情感分析是自然语言处理中的一个重要应用，它旨在通过分析文本的情感倾向来了解人们对某个主题或事件的情感态度。在干中文分词应用中，情感分析通常是通过对文本进行分词、词性标注、实体识别等处理后，再应用机器学习或深度学习等技术来判断文本的情感倾向。因此，情感分析可以被视为语句关系判断的一种应用，它能够帮助我们更好地理解人们对某个主题或事件的态度和情感倾向，进而为企业、政府等组织提供更加精准的决策支持。

机器用户特征研究可以做一个区分用户类型、挖掘用户行为、预测用户需求的系统。具体来说，可以包括以下几个方面：

1 用户分类系统：通过收集用户的基本信息、使用习惯、购买行为等数据，对用户进行分类，如按照使用频率、使用时段、用户年龄、性别、地域等进行分类。对不同类型的机器用户，因其使用特征的不同，可以采取不同的运营和服务策略。

2 用户行为挖掘系统：可以对机器用户的行为进行分析和挖掘，把用户的行为转换为数据，分析用户的使用习惯、兴趣爱好等，寻找潜在需求和购买倾向。通过数据分析工具和算法，可以挖掘出用户的行为模式、趋势和偏好，结合用户分类的结果，为企业提供可行性报告和推荐购买方案。

3 需求预测系统：基于用户分类和行为挖掘的结果，对可能感兴趣的产品或服务进行预测。可以通过机器学习或数据分析技术，实现用户行为的实时跟踪和智能预测，并根据预测结果推送定制化的个性化推荐，提高用户的购买转化率和满意度。

4 用户画像系统：通过用户分类和行为挖掘等手段，建立机器用户的综合画像，对客户类型、消费习惯、兴趣偏好、价值感知等进行刻画。为企业提供更全面的用户信息，帮助企业更好的了解用户需求，提供更有价值的服务。

总之，机器用户特征研究系统的功能应该包括用户分类、行为挖掘、需求预测和用户画像等，并且应该结合人工智能、大数据分析和数据可视化等技术手段，不断优化，提高用户粘性和企业竞争力。