基于机器学习的情感分析是什么意思

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。

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课程地址: https://classcourseraorg/nlp/lecture/31

情感分析 （Sentiment analysis）又可以叫做

意见抽取 （Opinion extraction）

意见挖掘 （Opinion mining）

情感挖掘 （Sentiment mining）

主观分析 （Subjectivity analysis）等等。

引用的论文：

Bo Pang, Lillian Lee, and Shivakumar Vaithyanathan 2002 Thumbs up Sentiment Classification using Machine Learning Techniques EMNLP-2002, 79—86

Bo Pang and Lillian Lee 2004 A Sentimental Education: Sentiment Analysis Using Subjectivity Summarization Based on Minimum Cuts ACL, 271-278

另外需注意，Binarized (Boolean feature) Multinomial Naïve Bayes不同于Multivariate Bernoulli Naïve Bayes，MBNB在文本情感分析上的效果并不好。另外课中也提到可以用交叉验证的方式进行训练验证。

下面罗列了一些比较流行的词典：

当我们拿到一个词我们如何判断他在每个类别中出现的概率呢？以IMDB影评为例

但是！我们不能用单纯的原始计数（raw counts）方法来进行打分，如下图

可以看出，这些否定词同样可以作为单词极性的一个判断依据。

具体步骤为：

联合概率 / 独立的两个概率乘积

之后我们可以看一下统计结果，分别来自于用户好评和差评的统计：

可以看到极性划分的还不错

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转自csdn

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。

新闻情感分析它是新闻内容评论及转发的情感分析的集合，因为每一起舆情事件的信息类型都是由原贴、转发以及评论构成。

那么当网络上有与己相关的舆情事件发生，或想要关注的舆情事件发生时，我们应该如何掌握其情感倾向或各情绪的占比情况，以评估事态影响，采取针对性的应对措施呢？

新闻情感分析解决方法

在这里以新闻情感分析工具-识微商情为例，看其如何助力新闻情感分析工作开展：

1舆情数据收集：可根据用户需求，自动对全网的舆情数据进行采集，释放人力，关注信息一目了然。

2语义分析：这就包括原贴、转发以及评论，用户也可以自定义筛选某一信息类型。通过监测关于某一个特定主题的正负面中立意见，可自动识别文本中各种情感是如何表达的，然后通过内置的告警通知，向舆情接收者发出通知（用户可自定义舆情预警接收方式，如微信、短信、邮件、客户端、人工客服等）。

3全面综合分析：除新闻情感分析之外，还能实时追踪已订阅主题的发展变化趋势，分析舆情事件在各生命周期阶段的热点话题，挖掘舆情事件在演化过程中的传播网站、传播媒体、关键传播节点以及传播溯源、同步生成可视化的分析图表和报告等，便于对网络舆情事件的发展变化趋势做出有效的预测，为舆情应对、引导以及工作总结提供助力。

1，我觉得你操之过急。第一次见面就说关系能不能改变啊，放手之类的，女人嫁老公也是要挑选的，第一次谁敢就凭你的一腔热血就跟了你啊~还有放手这类电视剧语言以后就不要使用了，怪矫情的，没准她正拿着你的短信笑话你呢

2，作为一个男人，大气才是你的唯一标准。钱不是衡量你是否优秀的准则，我很喜欢一个词就是陋室王侯，30岁的你也说投资失败，证明你也个有能力的人，有经历的人，我希望你不要在钱上过于纠结，该付的就付的，女人看你的钱也很正常，谁不想嫁个有钱人呢~你要理解

3，对于女人要看淡。天涯何处无芳草，你的那个她也就25,6岁吧，如果更老你大可放心，女人不比男人，年龄越大越尴尬，你想他都这么大了，还没和对象，还要相亲，不是看不起别人，就是别人看不起他吗，这样的眼长上天的要他干嘛;如果更小，你也就随意处处，按照你的描述，她是个很在意钱财的人，你想这么小出来相亲，不为爱不问情，就看钱，目的这么明确，她若真心跟你也就算了，她还就直接拒绝了你，以后跟了你，你也有的苦吃，长痛不如短痛，不如现在就看淡的好。

4，至于那句谢谢你，我想他是有点感动了，但这不能说明什么的，一时的感动和一生的相伴能对等吗？

5关于继续追求，看了上面的话，你还是喜欢她的话，我认为你们可以从朋友做起,你也别发什么短信，我们可以做盆友吗之类的，你就有空约他出来吃个饭，大伙出来玩时叫下她什么，以朋友的方式关怀下之类，显得绅士有礼，关怀细致就可以了，就是日久生情战略，应为你们一见钟情基本不可能了，你要是可以感动她，让她觉的你可以托付基本还可以的吧。但是要多久时间，就不知到了，你年龄也不小了，你看这办，是在不行，就放弃吧。

嗯，就这样，祝你爱情顺利！

自然语言处理（NLP）在去去几年中已经有了惊人的进展，未来的前景也非常广阔。下面是一些可能的发展方向：

更智能的虚拟助手：随着技术的进步，虚拟助手将变得更加智能化，能够更好地理解和响应人类语言，为用户提供更加精准的服务。

2 情感分析和情感识别：情感分析和情感识别能够帮助企业了解用户的情感状态，从而更好地理解他们的需求，为用户提供更加个性化的服务。

3 机器翻译：机器翻译是NLP领域的重要领域之一，未来的机器翻译技术将变得更加智能化，能够更好地理解上下文，从而实现更加准确的翻译。 

4 自然语言生成：自然语言生成是指让计算机自动生成自然语言文本，未来的自然语言生成技术将变得更加智能化，能够生成更加流畅、清晰、自然的文本。

总而言之，随着技术的不断进步，自然语言处理在未来的发展前景非常广阔，将为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。

写周报

查文献

聊食谱

码代码

写作文

写小说

如果AI有了人类的情感，这个世界将会发生巨大的变化。

首先，AI将会更好地预测人类的行为模式，实现有效的识别、跟踪和操纵，从而创造出更加自动化、高效的社会结构和空间组织，尤其是智慧型服务机器人，这将极大地改变人们的生活和工作方式，为人们带来更多的便利。

此外，情感AI还可以用于医疗健康、老年照护、教育慰藉等，方面，通过个性化的情感支持，让人们更快乐和快活，增强他们的自尊和自信心。

最后，情感AI可以更加有力地参与社会团体的交流活动，通过以微笑、肢体语言和谈吐等与现实世界相结合的方式，融入各种社会和文化活动，努力实现人机融合，让AI担负起服务他人、参与社会治理的责任。

手机可以通过多种方式知道用户的喜好和兴趣，从而推荐相关的内容和服务。以下是一些可能的方式：

使用历史记录：手机可以记录用户的搜索、浏览、点赞、评论等行为，通过分析这些数据，可以了解用户的兴趣爱好和喜好，从而向用户推荐相关的内容和服务。行为偏好：手机可以分析用户的设备使用情况、社交媒体活动、应用程序使用情况等，从而推断出用户的喜好和兴趣，并向用户推荐相关的内容和服务。协同过滤：手机可以通过分析用户的历史数据和行为，找到与用户相似的用户，并分析他们的喜好和行为，从而向用户推荐相关的内容和服务。手机识别码：手机可以通过识别码追踪用户的设备，了解用户的设备信息和使用情况，从而向用户推荐相关的内容和服务。麦克风数据：手机可以通过麦克风收集用户的声音数据，分析用户的语音识别和语音情感分析等能力，从而推断出用户的喜好和兴趣，并向用户推荐相关的内容和服务。

总之，手机可以通过多种方式知道用户的喜好和兴趣，并向用户推荐相关的内容和服务。这些技术不仅可以提高用户的使用体验，还可以帮助企业了解用户的需求和行为，从而更好地定位产品和服务。