基于情感字典怎么判断情感倾向性

情感分析自从2002年由Bo Pang提出之后，获得了很大程度的关注，特别是在在线评论的情感倾向性分析上获得了很大的发展。本文主要关注无监督的情感分析方法，由于不需要大量标注语料，无监督情感分析方法一直受到许多研究者的青睐，但同时效果也低于有监督的情感分析方法。

Turney首次提出基于种子词的非监督学习方法，使用“excelent”和“poor”两个种子词与未知词在搜索网页中的互信息来计算未知词的情感极性，并用以计算整个文本的情感极性。后续的非监督情感分析方法大都是基于生成或已有的情感词典或者相关资源进行情感分析。

例 如，Kennedy和Inkpen考虑文本中词的极性转移关系并基于种子词集合进行词计数决定情感倾向。朱嫣岚等人将 一组已知极性的词语集合作为种子，基于HowNet对未知词语与种子词进行语义计算，从而判别未知词的极性。Lin等采用LSM 模型、JST模型、Reverse－JST模型构建了三种无监督的情感分析系统。但是由于深层情感分析必然涉及到语义的分析， 以及文本中情感转移现象的经常出现，所以基于深层语义的情感分析效果并不理想，本文针对中文文本中经常出现的情感转移现象提出情感极性转移模型，提高了深层语义情感分析的分析效果。

以下以语义特征为例：

机器学习基于语义特征的情感分析

基于语义特征的情感分析先人已有研究，可以通过情感词典匹配来做，但是应用机器学习在这方面会使精确度更高些。 

以本人参与的一个项目为主，总结下相关技术点。 

背景是：分析用户评论感情色彩是积极还是消极，即是褒还是贬。

具体步骤为： 

1有监督的人工给文本标注类标签。如有5000条评论数据，我们给其中的1000条标为积极的，再选1000条标为消极的，积极和消极就是所谓的类标签。 

2选择特征。从积极的评论数据中按词来选择积极的所有特征。同理，从消极的评论数据中按词来选择消极的所有特征。如“这款游戏非常好玩”->”这款”->“游戏”->”非常”->”好玩”，分为四个特征词，也可以采用双词搭配，“这个游戏”和“非常好玩”作为特征。 

3特征降维，减少特征的数量。如上“这个游戏非常好玩”中的“这个游戏”没有必要作为特征，因为“好玩”或“非常好玩”已经决定了评论是积极的。 

4将语料文本变成使用特征表示。 

5统计所有特征出现的次数，并按倒序排序。 

6从以上结果中选出排序最靠前的一些特征作为最终的评判特征。 

7使用训练数据根据特征训练分类算法，得到分类器。 

8用测试数据检测分类器的准确度。 

我们将数据分为两部分：开发集、测试集。用开发集的数据训练分类算法得到分类器；再用分类器对测试集里的数据进行分类，给出分类预测得到的标签；对比分类标签和人工标注得到的标签的差异，计算出准确度。

离不开情感运营。微信公众号如何做情感营销？情感营销要求企业必须站在顾客的立场来考虑问题，企业必须比以往任何时候更加关注顾客的需求及顾客所遇到的问题。企业只有把顾客当做朋友，才能使得顾客的满意与忠诚度得到提升，最终赢得顾客的再次购买，从而有效地避免顾客被竞争对手抢走。

情感营销是一种典型的一对一沟通互动模式。情感营销更加关注如何更好地满足大部分顾客，尤其是对企业最有价值的那部分老顾客的需求，其最终目的是不断提升顾客的满意度与忠诚度，避免老顾客的流失，在那些相信企业的顾客身上投放更多，同时把这一部分购买力转化成企业的直接利润。

那么微信公众号如何做情感营销？最重要的是鼓励用户跟企业更多地一对一地进行沟通互动，具体做法可以参考以下几点。

在每一篇文章后面，鼓励用户进行评论，让他们写下自己阅读这一篇文章的读后感，进行一对一的沟通互动。

每个星期，可以预订—个时间，用30 -60分钟的时间来解答顾客的疑问。顾客可以在公众账号里留言也可以拨打公司电话咨询。

可以适当地提供一些小的奖品，以鼓励用户评论留言，创造更多跟顾客一对一的沟通互动的机会

百度文心一言是一款基于人工智能技术的短文本情感分析产品，它能够针对输入的短文本，分析出其中蕴含的情感，并给出相应的情感标签和分值。文心一言可以帮助用户更好地理解和处理短文本信息，并为企业提供情感分析类的数据支持，促进决策的准确性和效率。

一、更加准确的情感分析。文心一言不仅能够高度自适应，精准分析自然语言，还能够识别语境，抓住写作的情感、倾向以及沟通目的。采用更先进的算法和技术，让情感识别更为准确可信，提升应用的实用价值。

二、更丰富的应用场景

我期望文心一言能够应用于更广泛的场景，包括但不限于社交媒体、舆情监测、新闻报道、广告营销、客户服务等领域。例如，可以结合社交媒体的实时数据，实现更全面的舆情监测和反馈。还可以为广告商提供更精准的广告投放策略，提高广告投放的效果和ROI。期望文心一言可以通过与其他工具和产品的结合，为更多行业解决情感分析及管理问题。

三、更完善的应用支持

百度文心不停完善产品本身和其应用生态，进一步提高用户体验和应用效果。具体来说，文心一言需要提供更加丰富、灵活的情感分析API，同时为开发者提供更完善的文档和技术支持。

此外，还需要不断完善产品的用户界面和易用性，方便非技术人员使用。根据用户反馈，及时更新算法、修复漏洞，优化集成流程，达到更好的用户体验。

在不断变化的市场环境下，情感分析类技术正在逐渐成为企业决策的重要组成部分。文心一言作为其中的佼佼者之一，必将不懈努力，积极应对市场变化，以先进的技术为基础，为用户和企业提供更加优质的情感分析服务

情感解析技术实质上也就是人工智能中的自然语言处理技术中的一种。

也许前两年我还很难回答你这个问题，不过随着机器学习技术、硬件迭代等因素这两年人工智能得到了极大的发展，自然语言处理也就有了越来越多地实用价值。

在正式回答你的问题之前，我们先要明白，作为人工智能技术基础的机器学习，其最重要的就是需要有充分大的样本数据进行训练，即需要先给机器一些已知“情感”的语言数据，才可以获取最终的解析引擎。这一点尤为重要，因为这决定了能产生使用价值的领域一定存在着易获取、易分析的语言数据才行。当然同时又要对顾客/消费者的情感反馈有着积极地需求。

以这两个为条件，那么结果显而易见了：

1、对话机器人。诸如微软小冰、苹果siri等。非常容易理解，因为“对话”本身就是语言数据之间的沟通，而情感数据作为从语言数据中提炼出来的附加价值信息，对智能对话机器人的“人性化”来说当然是有百利而无一弊。而且，对于这些大企业来说，巨量的语言数据也相当容易获取。

3、情绪客服质检。这是一个很容易被忽略的行业，但是确实人工智能情感解析最直接最有效的应用之一。试想一下，客服质检需要做的是什么工作：判断客服人员工作是否到位……传统的客服质检只能通过堆叠人力的方式，主观、抽样判断。而现有的所谓“客服质检”系统也只不过是关键词提取、匹配，根本不是质检。但是情绪解析的出现彻底改变了这一状况，其实也不难理解，因为判断客服工作最直接的指标不就是顾客的“满意程度”嘛，而通过情绪解析获取的顾客通话或文本输入中的“情感状态及变化趋势”不就满足了这一条件。唯一的一个问题就是这需要很强的情绪解析实践能力，对准确率和技术基础有着很高的要求，故目前为止也只有很少几家诸如语忆科技等提供商才有这样的技术。但事实上，客服质检一定会是最需要情绪解析的细分行业之一。

2、各种评论分析。这点也不难理解，在当今电商消费已经变成主流的网络时代，电商上会产生海量的评论数据。在以前，由于评论量不多，且是非结构化数据，文本处理能力又有限，导致品牌方们很难从中获取有用的信息，从而有巨量的评论数据被浪费。但是如今已经不一样了，像以上所提到的一些优秀的引擎提供商，不仅可以从评论中提取关键词、还能通过情绪解析明白用户的满意程度。一些上文提到的供应商有的还能做到对特定关键词的观点提取。这些都能帮助甲方从评论中挖掘非常有价值的消费者洞察。不难想象，一旦技术成熟，像评论一样的非结构化数据作为用户想法的直接传递，其价值将会远超那些“浏览量”“互动率”等结构化数据……

……

除此之外，还有如书籍分析归类、教育辅导优化、歌词台词总结等等很多应用场景，只不过有些商业价值不明显的领域仍然需要大胆的创新者去研究和开拓。不过无论如何，在这个人工智能兴起的时代，情绪解析仍处于朝阳时代，还具备着极大的潜力等待被挖掘~

社会心理学研究个体和群体在社会相互作用中的心理和行为发生及变化规律。社会心理学在个体水平和社会群体水平上对人际关系进行探讨。下面我给大家带来社会心理学论文题目选题最新推荐，希望能帮助到大家!

社会心理学论文题目

[1]社会神经科学的起源与发展——脑电图对心理学研究的价值探索

[2]建立儒家人文主义的学术传统:由 文化 “复建”到文化“复兴”

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[4]人格与社会心理学对心理健康问题研究

[5]心理与认知神经科学实验中心建设与管理模式

[6]经济心理学影响力增强

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[8]三论以用户为中心的设计:智能时代的用户体验和创新设计 方法

[9]心理健康素养研究述评与展望

[10]城市社会心理学视野下社区心理学与社区心理服务

[11]《态度与行为:社会不赞许行为的心理机制》简介

[12] 财经 素养的内涵与三元结构

[13]中国特色心理学问题的思考

[14]基于网络心理经济视角的农产品网售研究

[15]宽容与信任之社会心态的双向建构:“认同-渲染”模型构想

[16]城市社会心理学视野下社区心理学与社区心理服务

[17]对潘菽心理学思想演变及其理论的研究

[18]舞动治疗的理论基础与研究现状

[19]后现代主义思潮对中国本土社会心理学的启示

[20]中国心理学会社会心理学分会2017年学术年会在福州大学成功举办

[21]物质主义与冲动性网络购物的关系:妒忌和个人相对剥夺感的中介作用

[22]自恋与发布自拍照的关系:一个有调节的中介模型

[23]发布自拍照与女大学生自尊的关系:积极反馈与身体满意度的序列中介作用

[24]社会心理学在农民工心理健康方面的应用

[25]日本产业组织心理学会长细田聪一行访问西安科技大学并做客胡杨林大讲堂

[26]少年司法与心理学的整合:一个初步的探讨

[27]文化混搭心理研究与现实中国社会的发展

[28]基于家庭心理学的长子的心理状态比较研究

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[30]从航空驾驶到工业设计:情境意识研究的拓展

[31]论“大数据”、“云计算”时代背景下的心理学研究变革

[32]伯科维茨:攻击、愤怒和助人行为研究的巨匠

[33]社会网络分析在大学新生人格核心词汇研究中的应用研究

[34]论人的心理对经济的影响

[35]“叙事心理学”译丛和《心理学质性方法导论》将于2016—2018年陆续出版

[36]美国社会心理学家——亚伯拉罕·哈罗德·马斯洛

[37]行为薄片撷取技术:心理学研究中的经典范式

[38]The Origin and Development of Student Engagement

[39]教师资格证“国考”下“公共心理学”课程改革之思考——以中学教师资格证考试为例

[40]实践智慧:中国本土心理学理论的知识形态

[41]八周网络健康学习项目对大学生身体活动和果蔬摄入行为的干预研究

[42]经济心理学视野下“个体判断和决策”的研究进展及学术贡献

[43]泄密案例研究——泄密行为模型的建立

[44]俄罗斯社会心理学对人本主义心理学影响作用分析

[45]地方院校应用心理学专业社会心理学课程教学改革探讨

[46]90后大学生对法国人刻板印象实证研究

[47]害羞的心理学解析及调控

[48]王洁 民国时期心理学课程发展研究

[49]中庸思维对社会适应的影响:心理弹性和情绪调节的中介作用

[50]组织心理学研究的情境化及多层次理论

管理心理学论文题目

1、经济全球化背景下管理心理学的组织作用研究

2、基于管理心理学下的企业 人力资源管理 工作探析

3、浅析管理心理学在中小型企业人力资源管理中的应用

4、基于管理心理学视角的高校人力资源管理工作探析

5、从心理学角度分析管理层的领导艺术

6、管理心理学在服装生产管理中的运用与分析

7、谈管理心理学视角下中小学课堂管理

8、管理心理学在烟草商业企业人力资源管理中运用分析

9、管理心理学在职校学生干部管理中的运用--以SGZ学生干部培养为例

10、新时期 教育 管理心理学在高校学生管理工作中的应用探析

11、浅议腾讯公司的管理模式--基于管理心理学的视角

12、新时期教育管理心理学在高校学生管理工作中的运用

13、马斯洛需求层次理论及新生代应用分析

14、管理心理学视域下开放大学教师激励机制创新

15、1+x证书背景下的课证融合模式研究--以《管理心理学》为例

16、浅析管理心理学在中小型企业人力资源管理中的应用

17、人力资源管理理论下激励机制对高校师资队伍建设改革的理论研究

18、基于转化式学习的 思维导图 教学法在管理心理学中的应用

19、人力资源管理心理学在事业单位的应用与探索

20、立足管理心理学 浅析高校学生组织建设与管理

21、激励与评价：管理心理学视野中的地方志管理

22、管理心理学在高校行政管理中的运用

23、管理心理学在人力资源管理中的应用研究

24、管理心理学应用性课程建设探究

25、管理心理学应用在部队全面建设中的作用研究

26、新时期教育管理心理学在高校学生管理工作中的运用

27、管理心理学在上市公司人力资源薪酬激励机制中的运用探究

28、管理心理学理论视域下大学生创业质量提升策略

29、管理心理学与住院医师规范化培训探讨

30、管理心理学视角下激励理论在学生管理中的改进

31、管理心理学翻转课堂的教学设计与应用

32、管理心理学在人力资源管理中的运用研究

33、浅谈管理心理学在人力资源管理中的运用

34、管理心理学在人力资源开发与管理中的应用探讨

35、管理心理学在企业人力资源管理中的应用

36、信息化下校本教学资源库建设思路与创新研究--以学院网络开放课管理心理学为例

37、工程公司 企业管理 中防卫过当的解决方案

38、《管理心理学》有效翻转课堂中存在的问题及解决对策

39、从管理心理学角度浅谈民生公司的员工激励 措施

40、基于管理心理学探析消费维权档案的安全保障

41、翻转课堂在文科课程的实践与 反思 --以"管理心理学"课程为例

42、护士长服务型领导行为培训方案的构建

43、浅析管理心理学在新闻采访中的应用

44、高校管理心理学研究型学习模式的构建

45、管理心理学理论在高校档案管理实践中的应用

46、新时期教育管理心理学在高校管理工作中的运用尝试

47、管理心理学视阈下手术室"90后"护士的管理

48、基于管理心理学下的人力资源管理工作探析

49、基于微模式的管理心理学课程教学效果提升策略研究

50、多元领域视角下的专业物质环境文化建设研究

最新心理学专业论文题目

1、景颇族初中生的民族社会化觉察及其特征

2、特征观点对购买意愿的影响:在线评论的情感分析方法

3、自爱与他爱:自恋、共情与内隐利他的关系

4、跨期选择单维占优模型的过程检验

5、社会公平感对不同阶层目标达成的影响及其过程

6、情绪概念加工与情绪面孔知觉的相互影响

7、网民对“人祸”事件的道德情绪特点——基于微博大数据研究

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12、削弱效应是否存在:工作场所中内外动机的关系

13、团队断裂带对团队绩效的影响:团队交互记忆系统的作用

14、工作性通信工具使用与双职工夫妻的幸福感:基于溢出-交叉效应的分析

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16、情绪性注意瞬脱的认知机制:来自行为与ERP的证据

17、大学生自伤行为的强化敏感性基础

18、副中央凹中字N+2的预视对汉语阅读眼跳目标选择影响的眼动研究

19、外显自尊、内隐自尊及其分离对建议采纳的影响

20、MAOA基因rs6323多态性与母亲支持性教养对青少年抑郁的交互作用

21、有关创造力测量的一些思考

22、形旁和声旁在形声字识别中的作用

23、多身份追踪中基于表情特征的分组效应

24、孤独让我爱上你:产品陈列对孤独个体产品偏好的影响

25、做会后悔还是不做会后悔——自我调节模式对不作为惯性的影响

26、权力对亲社会行为的影响:机制及相关因素

27、情境对共情的影响

28、双语即时切换下非目 标语 言语音和语义的激活状态

29、暴食症的影响因素及其机制

30、公仆型领导:概念、测量、影响因素与实施效果

31、员工为什么乐于助人多层次的领导–部属交换对帮助行为的影响

32、失眠的自助式认知行为治疗元分析:疗效、影响因素及证据评价

33、消费者触摸渴望的形成机制解析——基于认知体验视角

34、中学生学业羞愧:测量、生理唤醒及其与学业成绩的关系

35、出声阅读和默读之间的差异

36、从心理咨询与治疗的角度看自我

37、从效应量应有的性质看中介效应量的合理性

38、 中国象棋 经验 棋手与新手的知觉差异:来自眼动的证据

39、祖辈共同养育背景下多重依恋关系及对幼儿社会-情绪性发展的影响

40、社会交往对老年人认知功能的影响

41、相对剥夺感:概念、测量、影响因素及作用

42、时间分解效应及其对跨期决策的影响

43、冲动性对不同成瘾行为发展的调控及其神经机制

44、内隐序列学习意识的具身机制

45、经验取样法——一种收集“真实”数据的新方法

46、听障和听力正常人群空间主导性和空间参照框架的交互作用

47、粗暴养育的内涵、影响因素及作用机制

48、片段再认任务在内隐序列学习研究中的有效性检验

49、认知重评对负性效价的抑制促进条件性恐惧消退

50、领导-成员交换与情绪枯竭:互惠信念和权力距离导向的作用

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情感分析（Sentiment analysis，SA），又称倾向性分析、意见抽取（Opinion extraction）、意见挖掘（Opinion mining）、情感挖掘（Sentiment mining）、主观分析（Subjectivity analysis）

情感分析是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程

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观点的态度。这个态度或许是他或她的个人判断或是评估，也许是他当时的情感状态（就是说，作者在做出这个言论时的情绪状态），或是作者有意向的情感交流（就是作者想要读者所体验的情绪）

文本情感分析的应用非常广泛，如网络舆情风险分析，信息预测等。如通过Twitter用户情感预测股票走势，**票房、选举结果等，均是将公众情绪与社会事件对比，发现一致性，并用于预测

首先安装SnowNLP中文情感分析库：

SnowNLP（Simplified Chinese Text Processing），是一个python语言编写的类库，可以方便的处理中文文本内容，其开发受到了TextBlob的启发

In [1]:

数据载入

In [2]:

Out[2]:

数据预处理

In [3]:

In [4]:

Out[4]:

In [7]:

Out[7]:

将所有数据打分

In [9]:

Out[9]:

将分数合并会原表格

In [11]:

Out[11]:

计算指标

In [12]:

Out[12]:

In [13]:

Out[13]:

In [14]:

Out[14]:

基础结论：中位数比平均值高很多，说明有少量异常低的评分拉低了均值

In [16]:

Out[16]:

看分数分布情况，直方图最合适

In [17]:

Out[17]:

少量数据，柱状图也可以

In [18]:

Out[18]:

In [19]:

Out[19]:

In [20]:

以分数排序，查看打分准确率

In [22]:

Out[22]:

好评

In [23]:

Out[23]:

In [24]:

Out[24]:

差评

In [25]:

Out[25]:

In [26]:

Out[26]:

In [27]:

Out[27]:

In [28]:

Out[28]:

In [29]:

Out[29]:

In [30]:

Out[30]:

结论

准确率比瞎猜高，但达不到人工打分准确率

SnowNLP库的训练基准数据是基于电商销售产品训练的，对饭店留言数据的打分准确率一般

做情感分析最好用户自行实现（网站增加打分功能，用户自行打分）