中文情感分析 的难点在哪

中文分析情感确实没有英文那么纯粹流畅，因为情感它存在并列，对立，主观，客观，每个方面的领域都那么开阔，说实在的分析情感中文的词典太差了，一边用词一边还得用笔来解析。用这样的方法来分析主客观及积极与消极这些正负判断相当麻烦，到底是词典太不给力了。词语资源都不完善，怎么会有牢固的基础，因此想要得到准确的分析结果就太难了。

是。词频分析，就是对某一或某些给定的词语在某文件中出现的次数进行统计分析。只是简单地进行词频统计及情感分析，是无法识别的。情感分析无论采用模型训练还是情感词典，都无法保证100%的准确率，在70～80%的准确率，但通过”人工调整”可大大提高情感分析的准确率。

计算情感分析得分函数是预处理文本数据。

1、预处理文本数据，如去除停用词、标点符号等，进行分词和词性标注，将文本转化为计算机可处理的形式。

2、构建情感词典或使用现有的情感词典，将文本中的词语与情感词典进行匹配，计算文本中包含正面、负面和中性情感词汇的数量和权重。

3、根据算法模型，计算文本的情感极性得分，通常使用的是情感极性得分的加权平均值或者概率值。

       下面，我将从两个方面对丰田威驰汽车弹簧片的优点进行分析。

       第一个是情感分析方法。本发明公开了一种面向用户行为分析的大众口碑情感分析方法，本发明包括数据的收集模块、特征提取模块、机器学习模块、元分类器模块以及情感词典模块，数据的收集模块与特征提取模块单向连接，特征提取模块与机器学习模块单向连接，机器学习模块与元分类器模块单向连接，元分类器模块与情感词典模块单向连接，本发明通过结合机器学习和情感词库，使得采用情感词典对比的方法与机器学习的方法相互结合，以弥补彼此的缺点和不足，从而从用户的行为对其情感进行分类，判断用户所表达的情感是积极的还是消极的，构造的元分类器，将不同分类器的预测合并成最终的分类结果，大大提高情感分类的准确性和情感分类的效率。

       第二个是管理平台。本发明实施例公开了一种基于大众参与的商品信息产生和管理平台，所述平台用商品综合信息对商品进行展示和呈现；所述商品综合信息包括：商品属性、商品购买源、商品文案、商品标签及其组合；所述商品综合信息源自大众包括大众主动发布、提交、分享的商品综合信息或/和平台亦主动抓取的商品综合信息；所述平台所用的商品综合信息经大众用户标注，大众双向审核等机制产生；所述商品综合信息的展示方式包括基于区域、基于用户订阅、基于用户数据，及其任意组合；对大众用户，平台允许其获取平台奖励，对平台所展示商品综合信息进行监督举报，对所展示的商品进行购买和推广。

       总的来说，丰田旗下汽车得评价都还是比较好的，丰田威驰汽车的弹簧片使用的也是柔质材料，质量也比较好。

情感分析（Sentiment Analysis），又称观点挖掘，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理和提取，系统地识别、量化和研究情感状态和主观信息的过程。情感分析作为自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中的一个子领域，是文本分类的一个分支，而自然语言处理又是人工智能的一个重要子领域。情感分析也与我们的生活息息相关，在我们身边有着很多情感分析的应用，例如在2020年突如其来的疫情持续期间，舆情管理就与应用大数据和人工智能进行情感分析密不可分。

同时今天3月15日，正值每年的国际消费者权益日（World Consumer Rights Day），目的在于扩大消费者权益保护的宣传，在国际范围内更好地保护消费者权益。广大消费者都会对购买过的商品进行评论来表达对商品品质的看法，那么对这些商品评论进行情感分析就可以很直接地了解到人们对商品的判断。

情感分析主要有两种研究方法：基于情感词典以及基于机器学习的研究方法，本文则利用Scratch逐步实现了基于词典的情感分析。学习本课程除了需要掌握基本的Scratch基础外，还需要对Scratch的语句结构有更加深入的理解，且需要更高的逻辑思维能力。

感情是指:对于外界刺激所产生的喜怒哀乐等心理反应

情感是态度这一整体中的一部分，它与态度中的内向感受、意向具有协调一致性，是态度在生理上一种较复杂而又稳定的生理评价和体验。情感包括道德感和价值感两个方面，具体表现为爱情、幸福、仇恨、厌恶、美感等等。