情感咨询师是个什么样的职业？

咨询师是运用专业知识、技能和经验，通过咨询的技术与方法，帮助个人或组织解决问题或提供方案的专业人员。

咨询师岗位职责

1、严格按照咨询量的分配制度，负责所有外部来访者的咨询接待工作，包括客户来电咨询和当面咨询，务必将所有咨询者的详细信息及时准确的登记入表。

2、对所负责的客户开展续费跟踪工作，及时准确的跟踪客户最新需求。

3、定期配合市场部的工作，同时对市场搜集信息量进行整理，并对有效信息量进行电话邀约上门。

4、遇大型户外活动时，负责在活动现场进行现场咨询，对咨询客户的信息进行记录整理并对其进行转化。

5、负责统计并上报每日的咨询量。

6、配合对客户的资料进行高效管理并做好跟踪服务工作。

7、如遇疑难问题，以口头或书面形式逐级上报，做好领导下发的其他工作任务。

以上岗位职责信息只作为参考，具体工作内容以实际岗位要求为准。

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。

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

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数据载入

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数据预处理

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Out[7]:

将所有数据打分

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将分数合并会原表格

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计算指标

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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

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看分数分布情况，直方图最合适

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少量数据，柱状图也可以

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以分数排序，查看打分准确率

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好评

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差评

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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）