计算好词向量之后怎么做情感分析

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。

情感分析师？竟然还有这样的职业。其实这份职业也是一门大学问，文雯当了8年的情感分析师，拯救了破裂家庭、成就了姻缘。她说，看到有情人终成眷属、家庭和睦是她最大的成就。

1985年出生的文雯，善良、乐于助人，在校期间同学们就送给她“情感专家”的称号。毕业之后，文雯在一家婚恋公司上班。其间文雯发现，有很多男生、女生不善于表达，处理问题过于情绪化，给恋爱、婚姻的健康发展带来了阻碍，以至于造成最后的分手、家庭分裂的不幸。

随后，文雯利用自己的专长和工作积累的经验，开了一家名叫“乐屋(LOVE)情感”的公司，做职业情感分析师，解决婚恋前及结婚后的烦恼。当看到一对对情侣在自己的帮助下重归于好，一个个即将破碎的婚姻被成功挽回，这时心里会有很大的成就感和满足感，也就更加坚定了她要将这个职业继续做下去的动力。

昨天下午，在丰禾路一个小区里见到了文雯。她说，情感分析师这个职业虽然挺辛苦的，但能让恋人、夫妻们重归于好，是一种幸福。她的电话24小时保持畅通，逢年过节是处理男女之间关系的一个重要时期，所以在这些节日里最忙。公司会根据每位用户的具体情况给出合理建议，当用户提出情感问题时，情感分析师根据具体情况给出可行的解决方案。首先是分析存在问题。其次是来公司上课，公司有独创的课程体系，比如恋爱课程有《两性差异》《男女相处禁忌》等，挽回婚姻的课程有《正确引导回家》。随后公司会根据个人情况，对个人从形象、行为等方面设计做出改变，并一对一手把手教，让一个不会恋爱的人变得会恋爱，让一个不懂得如何处理婚姻家庭生活的人更好地处理婚姻生活。

对于未来，文雯说，公司目前已初步与国外情感机构建立联系，她想把国外先进的情感理论及模式与中国的国情和文化相结合，创新出具有“中国特色”的情感咨询模式和理论。完善一套三阶段的恋爱、婚姻中和婚姻危机干预的系统培训和咨询模式。

内容来源：凤凰网

情感解析技术实质上也就是人工智能中的自然语言处理技术中的一种。

也许前两年我还很难回答你这个问题，不过随着机器学习技术、硬件迭代等因素这两年人工智能得到了极大的发展，自然语言处理也就有了越来越多地实用价值。

在正式回答你的问题之前，我们先要明白，作为人工智能技术基础的机器学习，其最重要的就是需要有充分大的样本数据进行训练，即需要先给机器一些已知“情感”的语言数据，才可以获取最终的解析引擎。这一点尤为重要，因为这决定了能产生使用价值的领域一定存在着易获取、易分析的语言数据才行。当然同时又要对顾客/消费者的情感反馈有着积极地需求。

以这两个为条件，那么结果显而易见了：

1、对话机器人。诸如微软小冰、苹果siri等。非常容易理解，因为“对话”本身就是语言数据之间的沟通，而情感数据作为从语言数据中提炼出来的附加价值信息，对智能对话机器人的“人性化”来说当然是有百利而无一弊。而且，对于这些大企业来说，巨量的语言数据也相当容易获取。

3、情绪客服质检。这是一个很容易被忽略的行业，但是确实人工智能情感解析最直接最有效的应用之一。试想一下，客服质检需要做的是什么工作：判断客服人员工作是否到位……传统的客服质检只能通过堆叠人力的方式，主观、抽样判断。而现有的所谓“客服质检”系统也只不过是关键词提取、匹配，根本不是质检。但是情绪解析的出现彻底改变了这一状况，其实也不难理解，因为判断客服工作最直接的指标不就是顾客的“满意程度”嘛，而通过情绪解析获取的顾客通话或文本输入中的“情感状态及变化趋势”不就满足了这一条件。唯一的一个问题就是这需要很强的情绪解析实践能力，对准确率和技术基础有着很高的要求，故目前为止也只有很少几家诸如语忆科技等提供商才有这样的技术。但事实上，客服质检一定会是最需要情绪解析的细分行业之一。

2、各种评论分析。这点也不难理解，在当今电商消费已经变成主流的网络时代，电商上会产生海量的评论数据。在以前，由于评论量不多，且是非结构化数据，文本处理能力又有限，导致品牌方们很难从中获取有用的信息，从而有巨量的评论数据被浪费。但是如今已经不一样了，像以上所提到的一些优秀的引擎提供商，不仅可以从评论中提取关键词、还能通过情绪解析明白用户的满意程度。一些上文提到的供应商有的还能做到对特定关键词的观点提取。这些都能帮助甲方从评论中挖掘非常有价值的消费者洞察。不难想象，一旦技术成熟，像评论一样的非结构化数据作为用户想法的直接传递，其价值将会远超那些“浏览量”“互动率”等结构化数据……

……

除此之外，还有如书籍分析归类、教育辅导优化、歌词台词总结等等很多应用场景，只不过有些商业价值不明显的领域仍然需要大胆的创新者去研究和开拓。不过无论如何，在这个人工智能兴起的时代，情绪解析仍处于朝阳时代，还具备着极大的潜力等待被挖掘~

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。

本文可以学习到以下内容：

数据及源码地址： https://giteecom/myrensheng/data_analysis

小凡，用户对耳机商品的评论信息，你有没有什么好的办法分析一下？经理来向小凡请教问题。

嗯，小凡想了一会儿

我想到了两种分析方法：

经理听完，甚是欣慰，便让小凡着手分析用户的评论数据。

数据解释：

小凡使用百度飞浆（paddlepaddle）模型库中的情感分析模型，将评论数据（content）转化为情感类别积极1，消极0

一、window10+anaconda3的安装命令：

二、安装预训练模型应用工具 PaddleHub

可以看到，大约 60% 的用户给出好评

用户的评论内容多集中在配置、音质等主题上

这里使用百度飞浆的LAC分词模型

分析结束后，小凡总结出以下结论：

小凡将结论汇报给经理，和经理一起想出一个可行的方案解决目前存在的问题。