中文情感分析 的难点在哪

情感分析（Sentiment Analysis）

第一步，就是确定一个词是积极还是消极，是主观还是客观。这一步主要依靠词典。

英文已经有伟大词典资源：SentiWordNet 无论积极消极、主观客观，还有词语的情感强度值都一并拿下。

但在中文领域，判断积极和消极已经有不少词典资源，如Hownet，NTUSD但用过这些词典就知道，效果实在是不咋滴（最近还发现了大连理工发布的情感词汇本体库，不过没用过，不好评价）。中文这方面的开源真心不够英文的做得细致有效。而中文识别主客观，那真的是不能直视。

中文领域难度在于：词典资源质量不高，不细致。另外缺乏主客观词典。

第二步，就是识别一个句子是积极还是消极，是主观还是客观。

有词典的时候，好办。直接去匹配看一个句子有什么词典里面的词，然后加总就可以计算出句子的情感分值。

但由于不同领域有不同的情感词，比如看上面的例子，“蓝屏”这个词一般不会出现在情感词典之中，但这个词明显表达了不满的情绪。因此需要另外根据具体领域构建针对性的情感词典。

如果不那么麻烦，就可以用有监督的机器学习方法。把一堆评论扔到一个算法里面训练，训练得到分类器之后就可以把评论分成积极消极、主观客观了。

分成积极和消极也好办，还是上面那个例子。5颗星的评论一般来说是积极的，1到2颗星的评论一般是消极的，这样就可以不用人工标注，直接进行训练。但主客观就不行了，一般主客观还是需要人来判断。加上中文主客观词典不给力，这就让机器学习判断主客观更为困难。

中文领域的难度：还是词典太差。还有就是用机器学习方法判断主客观非常麻烦，一般需要人工标注。

另外中文也有找到过资源，比如这个用Python编写的类库：SnowNLP 就可以计算一句话的积极和消极情感值。但我没用过，具体效果不清楚。

到了第三步，情感挖掘就升级到意见挖掘（Opinion Mining）了。

这一步需要从评论中找出产品的属性。拿手机来说，屏幕、电池、售后等都是它的属性。到这一步就要看评论是如何评价这些属性的。比如说“屏幕不错”，这就是积极的。“电池一天都不够就用完了，坑爹啊”，这就是消极的，而且强度很大。

这就需要在情感分析的基础上，先挖掘出产品的属性，再分析对应属性的情感。

分析完每一条评论的所有属性的情感后，就可以汇总起来，形成消费者对一款产品各个部分的评价。

接下来还可以对比不同产品的评价，并且可视化出来。如图。

这一步的主要在于准确挖掘产品属性（一般用关联规则），并准确分析对应的情感倾向和情感强度。因此这需要情感分析作为基础。首先要找到评论里面的主观句子，再找主观句子里的产品属性，再计算属性对应的情感分。所以前面基础不牢固，后面要准确分析就有难度。

中文这个领域的研究其实很完善了，技术也很成熟。但需要完善前期情感分析的准确度。

总的来说，就是中文词典资源不好，工作做得不是很细很准。前期的一些基础不牢固，后面要得到准确的分析效果就不容易了。

近年来,微博已经成为全球最受欢迎的网络应用之一,微博的快速发展使其显示出了巨大的社会价值和商业价值,人们逐渐习惯在以微博为代表的社交网络上获取、交流信息与表达情感。文本情感倾向性分析主要关注以文本方式存在的信息中的情感倾向,当庞大的数据量使得它无法手动对它们进行分析时,情感分析就开始发挥作用了。情感分析在英文世界一直是一个被广泛研究的领域,而中文情感分析的研究仍处于起步阶段,大部分工作已通过尝试被证明是适用于英文的。 首先,本文总结分析了文本倾向性分析的基本概念与算法模型,在此基础上,将心理学中的PAD情感模型引入,结合知网提供的语义相似度计算方法,提出了一种使用给定基础情感词汇与其对应PAD值计算词汇的PAD值的方法,并以此构建了一个基于PAD情感模型的情感词典。其次,本文将问题扩展到中文的文本倾向性分析研究中,提出了一种结合统计信息与语义信息的权重计算方法,通过该方法,在一定程度上消除特征歧义对于分类器的影响,使得特征的权重更贴合文本的语义,分类的效果更好。最后,本文综合中文微博文本分析研究现状,分析了现有的文本表示模型,结合机器学习中的支持向量机算法,提出了基于PAD情感语义特征的支持向量机分类方法。 实验结果表明,基于支持向量机的分类算法的效果好于k最近邻节点算法的效果。同时,本文提出的基于PAD情感语义特征的支持向量机分类方法都能够取得比较实用的效果,并对普通的支持向量机方法效果有着显著的改进。