舆情分析是情感分析吗

舆情分析不仅仅只是情感分析，情感分析主要是判断信息的正负面，舆情分析还包含传播分析、信息权重分析、数据类型分析等。

其中，传播分析包含核心传播人、传播途径、热门转发评论等；

信息权重分析包含核心关键词、热门信息、热点网民、主要观点等；

数据类型分析包含情感分析、地域分析、境内外分布、媒体来源占比等。

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。

既然你已经学到了数据分析，那么基本的语法应该大都知道了吧。

这无非就是筛选数据的问题，先搞清楚什么是“无意义的评论”，它满足什么条件，再遍历评论，如果满足这个“无意义”的条件，那么就删除掉就是了。

来源 | 雪晴数据网

利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy PJurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。

然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统计系的一门课程。这个包的主要开发者是David Meyer。

我们仍然有必要了解文本分析方面的知识。用R语言来处理文本分析已经是公认的事实（详见R语言中的自然语言处理）。tm包算是其中成功的一部分：它是R语言在文本挖掘应用中的一个框架。它在文本清洗（词干提取，删除停用词等）以及将文本转换为词条-文档矩阵(dtm)方面做得很好。这里是对它的一个介绍。文本分析最重要的部分就是得到每个文档的特征向量，其中词语特征最重要的。当然，你也可以将单个词语特征扩展为双词组，三连词，n-连词等。在本篇文章，我们以单个词语特征为例做演示。

注意，在R中用ngram包来处理n-连词。在过去，Rweka包提供了函数来处理它，感兴趣的可以查看这个案例。现在，你可以设置RTextTools包中create_matrix函数的参数ngramLength来实现它。

第一步是读取数据：

创建词条-文档矩阵：

现在，我们可以用这个数据集来训练朴素贝叶斯模型。注意，e1071要求响应变量是数值型或因子型的。我们用下面的方法将字符串型数据转换成因子型：

测试结果准确度：

显然，这个结果跟python得到的结果是相同的（这篇文章是用python得到的结果）。

其它机器学习方法怎样呢？

下面我们使用RTextTools包来处理它。

首先，指定相应的数据：

其次，用多种机器学习算法训练模型：

现在，我们可以使用训练过的模型做测试集分类：

准确性如何呢？

得到模型的结果摘要（特别是结果的有效性）：

结果的交叉验证：

结果可在我的Rpub页面找到。可以看到，maxent的准确性跟朴素贝叶斯是一样的，其它方法的结果准确性更差。这是可以理解的，因为我们给的是一个非常小的数据集。扩大训练集后，利用更复杂的方法我们对推文做的情感分析可以得到一个更好的结果。示例演示如下：

推文情感分析

数据来自victornep。victorneo展示的是用python对推文做情感分析。这里，我们用R来处理它：

读取数据：

首先，尝试下朴素贝叶斯

然后，尝试其他方法：

这里，我们也希望得到正式的测试结果。包括：

1analytics@algorithm_summary：包括精确度，召回率，准确率，F-scores的摘要

2analytics@label_summary：类标签摘要

3analytics@document_summary：所有数据和得分的原摘要

4analytics@ensemble_summary：所有 精确度/覆盖度 比值的摘要

现在让我们看看结果：

与朴素贝叶斯方法相比，其它算法的结果更好，召回精度高于095。结果可在Rpub查看

原文链接：http：//wwwxueqingcc/cms/article/107