3、请解释什么是情感分析的粒度?

情感分析的粒度是指定义情感极性的颗粒度大小，即从哪里开始分析情感。它可以分为句子级情感分析和实体级情感分析。

句子级情感分析是基于单个句子进行分析，通过分析文本中的每一个句子来确定该句子的情感倾向，进而判断整段文本的情感趋势，粒度相对较粗。

实体级情感分析是基于文本中的每一个实体进行情感分析，可以识别句子中对实体的情感色彩，例如对人物、组织、产品等进行情感评价。粒度相对较细。

不同的应用场景和需求，需要精细的情感分析，因此不同的应用和目标，其情感分析的粒度也应该有所区别和调整。

微博言论往往带有强烈的情感色彩,对微博言论的情感分析是获取用户观点态度的重要方法。许多学者都是将研究的重点集中在句子词性、情感符号以及情感语料库等方面,然而用户自身的情感倾向性并没有受到足够的重视,因此,提出了一种新的微博情感分类方法,其通过建模用户自身的情感标志得分来帮助识别语句的情感特征,具体地讲,将带有情感信息的微博语句词向量序列输入到长短期记忆网络(LSTM),并将LSTM输出的特征表示与用户情感得分进行结合作为全连接层的输入,并通过Softmax层实现了对微博文本的情感极性分类。实验表明,提出的方法UA-LSTM在情感分类任务上的表现超过的所有基准方法,并且比最优的基准方法MF-CNN在F1值上提升了34%,达到091。

关键词: 情感分析, 长短期记忆网络, 用户情感倾向

Abstract:

Micro-blog's speech often has strong sentimental color, and the sentiment analysis of Micro-blog's speech is an important way to get users' opinions and attitudes Many researchers conduct research via focusing on the parts of speech (POS), emotion symbol and emotion corpus This paper proposes a novel method for Micro-blog sentiment analysis, which aims to identify the sentiment features of a text by modeling user sentiment tendency Specifically, we construct a sentiment information embedded word embedding sequence, and input it into a long short term memory (LSTM) model to get a sentiment embedded output representation Then we merge both the user sentiment tendency score and the output representation of LSTM, and use it as the input of a fully connected layer which is followed by a softmax layer to get the final sentiment classification result The experiment shows that the performance of our proposed method UA-LSTM is better than all the baseline methods on the sentimental classification task, and it achieves the F1-score up to 091, with an improvement of 34% over the best baseline method MF-CNN

在国外提出情感分析的概念是指意见挖掘。在国外提出情感分析的概念是指通过自然语言处理、文本挖掘、计算机语言学等技术手段，对文本中的情感信息进行分析和判断，以了解文本作者的情感倾向和态度。情感分析技术最初是应用于英语等欧美语言的研究中，后来随着中文信息处理技术的发展，也被广泛应用于中文文本分析领域。

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。

ESFJ型人格（来源mbti性格测试），即“执政官”型人格，是一种非常常见而且很受欢迎，对身边的人总是保持支持态度，会让每个人开心的人格。

esfj型人格的爱情

执政官们是非常注重自己的社会地位的。很多时候他们也许没有那么多的安全感和归属感。在这种情况下，一段稳定甜蜜的恋爱关系可以让他们获得足够的稳定感，让他们感受到幸福。

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出于这个原因，执政官们对自己的伴侣非常温柔和尊重。对待爱情他们总是很认真的。但是，对稳定爱情的极度渴望让他们变得几乎卑微起来。在交往过程中，他们不遗余力地讨好伴侣，以至于几乎失掉了自己本真的样子。这一点是温柔的执政官们需要引起重视的，因为过度的退让和讨好或许会让他们遭受情感虐待，自尊心会因此而受伤。

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esfj型人格的友情

执政官们期望的社交圈朋友圈是非常大范围的，因为他们是一种非常善于社交的人格类型。为了维持长久的友谊关系，他们会自愿花费相当一部分精力在朋友身上，无条件的支持朋友，提供帮助与鼓励。

没有人喜欢无条件的付出而得不到一点回报。在友情中，执政官们也是渴望得到肯定的。他们希望能得到朋友们热情的回应，这同时也导致他们在友情中格外容易受到伤害，因为当他们的朋友不像他们一样敏感、而是会直率地进行批评或我行我素的话，他们会感到非常沮丧和受伤。

执政官们也会过度相信自己的朋友。他们总是认为朋友没有错，习惯性地为他们辩护。在矛盾和冲突中，他们倾向于认为自己是犯错的一方。这是对自己心理上的无故施压，是不可取的，应当更加客观理性。

关于心理健康的检测和筛查，还可以参考：SCL-90量表，对于精神疾病方面的检测筛查，可以参考MMPI明尼苏达多项人格测验，关于人格障碍的检测筛查可以参考 PDQ-4+量表。

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人格障碍测试筛查PDQ-4+量表 https://wwwxmcscn/x/pdq4

esfj型人格的亲情

在教育问题上，执政官父母们一直很希望自己的孩子能够有安全感，能够健康快乐。他们对孩子的保护心理非常重，有时候近乎是过度保护了。

比方说，执政官们害怕孩子们遭受欺骗，遭遇危险，或是接触到不良的信息等等，为此，他们会采取些不苛刻但限制性很强的举措，比如控制他们的社交软件使用，为他们安排或是亲自确认他们的每一项活动都是正确的等等。这些举措对保护孩子确实有效，但从孩子的角度来看缺乏自由性，很可能导致家庭关系的矛盾与冲突。

而且，有的传统型执政官父母看待亲子关系的方式过于单一，非黑即白，他们认为自己作为长辈具有绝对的权威，也有可能会引发孩子们被权威压迫的不满。

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。