大数据舆情情感分析，如何提取情感并使用什么样的工具

首先，明确大学生网络舆论引导需要把握的几个问题1大学生网络舆论引导中的语言把握。网络语言不同于现实生活中的语言，有自己特有的一套语言方式；大学生比较能够接受的语言方式也有其特点。因此，在针对大学生的网络舆论引导中

自然语言处理（NLP）在旅游领域具有广泛的应用，其中之一是情感分析。情感分析是指通过计算机程序来识别文本中的情感倾向，分析人们对旅游目的地、酒店、餐厅、交通工具等的评价。这种技术可以帮助旅游公司、酒店、餐厅等机构了解消费者的需求和喜好，改善服务质量和提高客户满意度。

一个典型的旅游情感分析应用是在线评论分析。在线评论是消费者对旅游目的地、酒店、餐厅等的反馈，通过使用 NLP 技术，旅游公司和酒店等机构可以分析这些评论，了解消费者对服务质量、位置、价格、餐饮等的看法。这些信息可以帮助他们改善服务质量、提高客户满意度。

另一个应用是社交媒体情感分析。社交媒体是消费者展示旅游经历的主要渠道，通过使用 NLP 技术，旅游公司和酒店等机构可以分析消费者在社交媒体上发布的文本、和视频，了解消费者对旅游目的地、酒店、餐厅等的感受。这些信息可以帮助他们改善服务质量、提高客户满意度、扩大品牌知名度。

此外，NLP还可以用于预测未来趋势，通过分析历史数据来预测旅游需求、价格趋势等，进而帮助旅游公司和酒店等机构调量、提高客户满意度。

NLP技术还可以用于语音识别和语音合成，在旅游领域中应用于语音导航、语音查询等场景。例如，旅游公司可以开发一款语音导航应用，让游客在旅游中使用语音命令来获取信息和导航。

总之，NLP在旅游领域有着广泛的应用，它可以帮助旅游公司、酒店、餐厅等机构了解消费者的需求和喜好，改善服务质量和提高客户满意度。通过使用NLP技术，旅游行业可以更好地了解客户，并提供更好的服务和体验。

归一化比较简单，因为得出的特征向量之和不一定是1，所以要将特征向量分别除以这几个向量之和，重新得出的数就是权重向量。比如:你得到的特征向量为(0

0

0

)，它们的和是0，并不是1，所以要对其进行归一化处理。分别用0/0

;

0/0

;

0/0

。然后四舍五入，最后得出的数为(0

0

0)，这些数值的和为1，所以叫归一化处理。

感情是需要经营的，也是需要时间去证明的。你要速成基本是不现实的。其实你可以通过一些小手段来唤起他的保护之心。比如告诉他昨天晚上做了恶梦，半夜惊醒。还比如说昨天在家里发现了一只大老鼠整晚都没敢睡觉什么的，来试探一下他的反应。看看他愿不愿意保护你。一段感情的长久是相互的，不是一个人的努力就能得来的，需要两个都用心去经营。真正愿意和你长久在一起的，那一定不会反对和你结婚。就是不知道你的年龄有多大，如果你还小，那么就不太好说了。

监督学习

目前，基于监督学习的情感分析仍然是主流，除了（Li et al,2009）基于非负矩阵三分解（Non-negative Matrix Tri-factorization），（Abbasi et al,2008）基于遗传算法（Genetic Algorithm）的情感分析之外，使用的最多的监督学习算法是朴素贝叶斯，k最近邻（k-Nearest Neighbor，k-NN），最大熵和支持向量机的。而对于算法的改进主要在对文本的预处理阶段。

基于规则/无监督学习

和基于监督学习的情感分析相比，基于规则和无监督学习方面的研究不是很多。除了（Turney,2002）之外，（朱嫣岚 et al,2002）利用HowNet对中文词语语义的进行了情感倾向计算。（娄德成 et al,2006）利用句法结构和依存关系对中文句子语义进行了情感分析，（Hiroshi et al,2004）通过改造一个基于规则的机器翻译器实现日文短语级情感分析，（Zagibalov et al,2008）在（Turney,2002）的SO-PMI算法的基础上通过对于中文文本特征的深入分析以及引入迭代机制从而在很大程度上提高了无监督学习情感分析的准确率。

跨领域情感分析

跨领域情感分析在情感分析中是一个新兴的领域，目前在这方面的研究不是很多，主要原因是目前的研究还没有很好的解决如何寻找两个领域之间的一种映射关系，或者说如何寻找两个领域之间特征权值之间的平衡关系。对于跨领域情感分析的研究开始于（Blitzer et al,2007）将结构对应学习（Structural Correspondence Learning，SCL）引入跨领域情感分析，SCL是一种应用范围很广的跨领域文本分析算法，SCL的目的是将训练集上的特征尽量对应到测试集中。（Tan et al,2009）将SCL引入了中文跨领域情感分析中。（Tan2 et al,2009）提出将朴素贝叶斯和EM算法的一种半监督学习方法应用到了跨领域的情感分析中。（Wu et al,2009）将基于EM的思想将图排序（Graph Ranking）算法应用到跨领域的情感分析中，图排序算法可以认为是一种迭代的k-NN

内心戏不要太多。 有些女孩子，碰到喜欢的人在三十米开外，脑子就开始胡思乱想。少女情怀总是诗，你可能为了偶遇好好打扮，并想象了剧情的发展，谁知到最后竹篮打水一场空。要记得内心戏就是独角戏，过度使人悲伤，爱就要大胆说出来。