广告诉求中常见的情感维度有哪些

1、感性诉求

采用感性说服方法的形式，又称情感诉求。它通过诉求消费者的感情或情绪来达到宣传商品和促进的目的，也可以叫作兴趣或诱导性。感性诉求的不作功能、价格等理性化指标的介绍，而是把商品的特点、能给消费者提供的利益点，用富有情感的语言、画面、音乐等手段表现出来。

2、理性诉求

采用理性说服方法的形式，通过诉求消费者的理智来传达内容，从而达到促进的目的，也称说明性。这种说理性强，常常利用可靠的论证数据揭示商品的特点，以获得消费者理性的承认。它既能给消费者传授一定的商品知识，提高其判断商品的能力，又会激起消费者对产品的兴趣，从而提高活动的经济效益。

本次实验将继续加载两个数据，一个是已经标注好的用户评论数据，另外一个是用户评价主题句，通过标注过的用户评论数据研究不同粒度的用户评价处理对深度情感分析模型的性能的影响，并比较字符级模型在用户评价情感极性推理上的差异。

使用 Pandas 加载已经标注好的在线用户评论情感数据表格，并查看数据维度和前 5 行数据。

加载民宿评论数据，并打印第一行。

数据属性如下表所示

用户评论分词

jieba 分词器预热，第一次使用需要加载字典和缓存，通过结果看出返回的是分词的列表。

批量对用户评价进行分词，并打印第一行数据，处理过程需要一些时间。

将用户评论处理成字符级别，为字符级模型提供训练集，并打印第一行数据，此预处理速度远远快于分词速度。

TextCNN 使用的卷积神经网络是一个典型的空间上的深度神经网络，基于卷积神经网络的情感分析具有优秀的特征抽取能力，能显著降低情感分类中人工抽取特征的难度。这类方法又根据文本嵌入粒度的不同可以分为字符级嵌入和词嵌入两种，一种是以分词后的词为情感分析粒度，另一种为字符级粒度的情感分析粒度，最后一层将包含全文潜在信息的最终编码送入 Sigmoid 做情感强度计算，即可对用户评论进行情感极性推理，是目前在文本分类经常使用的模型。

词级别模型训练

按照训练集 8 成和测试集 2 成的比例对数据集进行划分。

词级 TextCNN 模型训练，设置 128 条数据为一个批次，2 轮模型训练，训练集中的 20% 作为验证集，并加入早停设置。

通过传入原始的标签和预测的标签可以直接将分类器性能进行度量，并对指标收集，包含：模型的训练时间、accuracy_score 表示被正确预测的样本占总样本的比例、f1_score 值表示精确率与召回率的调和平均数和模型标签。

对训练的模型进行加载，并打印网络结构。

设置固定划分数据集，划分比例为 02 即训练集是测试集的 4 倍量。

字符级别模型训练

字符级 TextCNN 模型训练，设置 128 条数据为一个批次，2 轮模型训练，训练集中的 20% 作为验证集，并加入早停设置。

对字符级 TextCNN 的预测结果进行收集。

GRU 属于 RNN（recurrent neural networks，循环神经网络)，是 LSTM 最流行的一个变体，比 LSTM 模型要简单，GRU 的门控单元减少了一个，GRU 与 LSTM 一样都是旨在解决标准 RNN 中出现的梯度消失问题，GRU 比 LSTM 在减少了计算量的条件下，做到了精度与 LSTM 持平，是目前在文本分类经常使用的模型。

我们使用函数定义的方式进行 GRU 模型的初始化。

对训练的模型进行加载，并打印网络结构。

词级别模型训练

词级 GRU 模型训练，设置 128 条数据为一个批次，2 轮模型训练，训练集中的 20% 作为验证集，并加入早停设置。

对训练的模型进行加载，并打印网络结构。

字符级别模型训练

将处理好的用户评论数据进行字符级处理即可输入字符级 GRU 模型训练，设置 128 条数据为一个批次，2 轮模型训练，训练集中的 20% 作为验证集，并加入早停设置。

对字符级 GRU 的测试集预测性能进行记录。

模型性能分析

通过控制参数变量的方式进行，并使用同样的数据集合观察性能指数测试结果。字符级能使用较小的字符级词典对语料的覆盖度更高，字符级预处理在测试集上的表现基本接近词级模型，并从耗时来看字符级都是最少的。TextCNN 架构总体高于 GRU 的准确度和综合值，并且训练时间相对较短。字符级语言建模的思想来自于信号处理，使用语言最小的文字单元去模拟复杂的语义关系，因为我们相信模型可以捕捉到这些语法和单词语义信息，在后续我们继续使用这种方式。

对用户评论数据预处理

对用户评论进行字符向量化。

情感极性推理

使用训练好的字符级 TextCNN 对用户评论进行情感预测，需要一些时间，请耐心等待。

使用训练好的字符级 GRU 对用户评论进行情感预测，需要一些时间，请耐心等待。

情感极性推理结果可视化

将两种字符级神经网络情感极性推理模型的结果取出来。

对全量的用户评论分别使用两个模型进行情感极性预测，并进行可视化，我们发现两种模型在全量的用户评论上的表现基本一致，字符级 TextCNN 在用户两极情感极性上表现更好。

人工智能产品的定义较为广泛，智能硬件、机器人、芯片、语音助手等都可以叫做人工智能产品。本文讨论的人工智能产品主要是指在互联网产品中运用人工智能技术。

互联网产品主要着手与解决用户的痛点，对于C端产品来说，痛点就是指的个人想解决而无法解决的问题，如个人想要美化自己的照片，但是他不会复杂的PS软件，于是美图秀秀就可以解决这个痛点。从KANO模型中，就是满足用户的基本需求与期望需求。

人工智能产品（在互联网产品中运用人工智能技术）则是要满足用户的兴奋需求。如将情感分析运用到电商的产品评论中，用户则可以通过可视化的数据展示来大致对产品有个全面、直观的了解，而不再需要自己一页一页的翻看评论内容。

互联网产品主要关注点在于用户需求、流程设计、交互设计、商业模式等。着眼于用户需求，设计满足用户需求的产品，通过合理的流程设计、交互设计达到产品目标，进而实现商业目标。典型的思路是发现用户需求——>设计满足用户需求的产品——>迭代完善、产品运营——>商业变现。

人工智能产品关注点在于模型的构建，它不再是对于布局、交互的推敲，而是通过选择合适的数据，构建合适的模型，最终呈现出来的是好的效果。什么是好的效果呢？这就需要引入评测指标。互联网的评测指标有我们熟知的留存率、转化率、日活跃等，那么人工智能的产品主要是通过一些统计指标来描述，以情感分析为例，把情感分析看成一个分类问题，则可以使用P、R、A、F值来描述。

1）查准率（Precision）：P值，衡量某类分类中识别正确的比例，如情感分析中，有10条被分类为“正向”，其中8条是分类正确的（由人工审核），那么P=8/10=80%

2）查全率（Recall）：R值，又叫查全率，又叫召回度，指的是某类被被正确分类的比例，同样以情感分析为例，100条数据中有10条是正向的，机器分类后，这10条中有7条被分类为正向，则R=7/10=70%

3)F值，因为P值和R值通常是两个相互矛盾的指标，即一个越高另一个越低，F则是两者综合考虑的指标，不考虑调节P、R权重的情况下，F=2PR/(P+R)

4）精确度（Accuracy）：这个最好理解，就是被准确分类的比例，也就是正确率。如100条数据，90条是被正确分类的，则A=90/100=90%。

以上指标越高，说明模型效果越好。

我们从上面内容可以知道，人工智能产品设计关注：数据——>模型——>效果评估。

现在我们以情感分析为例子说明产品设计的过程。

1）数据：

数据的选择对最终模型的结果有直接影响，情感分析，根据不同的目的，选择的数据也不同。如将情感分析运用于**票房预测，则一些更新及时、内容丰富的数据源，如微博，是比较好的选择。如果是应用于商品的评价，如电子产品，很多评测内容是无法在短短几句话内描述清楚的，这时候微博不是个好的选择，选择论坛上更新较慢、但是详细的内容就比较适合。

如果能在产品的早期就有引入人工智能的打算，则可以在产品中事先做好数据采集。

2）模型：

在选择模型中，产品需要了解不同的模型的优缺点，进而选择更加合适的模型。在情感分析中，NB、SVM、N-gram都是常用的模型，其中SVM效果最好（这是已有的结论），如果是其他的智能产品，可能需要算法团队进行实验，给出测试数据，进而选择合适的模型。

3）效果评估：

效果评估在上文中已经描述得比较清楚，具体指标不再赘述。

4）产品呈现：

最后这一步，是将结果展示给用户。在情感分析中，我们可以选择雷达图、词云、情感趋势图来展示结果。取决于产品属性，如电商产品评论挖掘，可以使用词云；

如舆论分析，可以使用情感趋势图。

人工智能产品的设计要关注：数据、模型、评判、呈现。

数据是对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。

它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2…”、“阴、雨、下降、气温”、“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。

在计算机科学中，数据是指所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。计算机存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。

一、数据的分类

1、按性质分为

①定位的，如各种坐标数据；

②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；

④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

2、按表现形式分为

①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值；

②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。

3、按记录方式分为

地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。