Python SnowNLP情感分析实践与优化总结

由于语料缺乏，前期若使用到情感分析，建议暂时使用SnowNLP（此模块主要使用淘宝评论语料）做情感挖掘，但不仅仅为单纯调用，需要优化，下面是一些实践思考：

可在此基础上优化，比如文本需要特别处理，除了平常的去停用词外，还可以需要对输入的文本结合词性等进行处理。

下面是一些常识：

一）无情感的词语(如去停用词，去掉语气词，无词性标签的词语）

二）对于文本过长，则可以考虑提取关键词或抽取文本摘要后再提取关键词

对于后者实践结果差异明显：

以"发布了头条文章： 《5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显》 5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显 "为例子， 显然该文本为“积极”文本。

1）s = SnowNLP（"发布了头条文章：《5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显》 5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显"）

得分为05，明显不符合

2）s = SnowNLP（“ ”join(jiebaanalysetextrank("发布了头条文章：《5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显》 5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显")))

而对于文本特别长的，则可以先抽取摘要，再对摘要提取关键词。

这主要由于此SnowNLP主要用贝叶斯机器学习方法进行训练文本，机器学习在语料覆盖上不够，特征上工程处理不当会减分，也没考虑语义等。

为何要考虑语义层面：

以“ 苏宁易购，是谁给你们下架OV的勇气” 中的“ 下架”其实才是中心词（为表达愤怒的文本），但“ 勇气 ”为下架的宾语（其为积极的文本），此句应该结果小于05，但实际为088，去掉“苏宁易购”则为06>

情感是个体对这个客观事物的态度和由此而产生的相应的一些内心体验。情感活动包括喜、怒、哀、乐、憎、恨、忧等体验和表情。情感活动分为正性情感，像高兴、愉快、欢乐、喜爱或者负性情感，像悲伤、痛苦、难过。

情感活动的特征：

1、情感的倾向性，一个人的情感指向什么，又是有什么而引起。

2、情感的稳定性情感，在一个时间段里它是稳定的，比如情绪的这个变化反复无常，这就是情感不稳定型。

3、情感的深刻性，是在一个人的思想和行动中普遍性和深入的程度。

4、情感的效能型，情感有鼓舞人们行动的一个目的，比如化转悲痛为力量。

幼儿艺术活动的能力是在大胆表现的过程中逐渐发展起来的。教师的作用应主要在于激发幼儿感受美、表现美的情趣，丰富他们的审美经验，使之体验自由表达和创造的快乐。审美教学认为，美的实质是情感教育。“情境”，是教学情感化的基础和前提，教师依据音乐审美教育的目标和幼儿的心理特征，自觉地运用审美因素，按照音乐教学的审美规律精心地创设音乐审美情境，是教学得以成功和优化的保证。

畸形。

1、片面发展使人的各种潜能的发挥和能力的发展受到了制约，从而制约了人对自然、社会和自身的全面认识，会导致人在认识和实践、情感和态度等方面的畸形发展，从而不能很好地适应现代社会发展和现实生活中的各方面的要求。

2、片面发展（one-sided development），亦称“畸形发展”。与人的“全面发展”相对。指人的智力和体力不能同时得到发展，或人的智力、体力中某一种能力得到发展，而另外一些能力得不到发展。是人类历史发展一定阶段产生的必然现象。在原始社会里，由于生产力低下，虽然人在社会实践中，智力和体力结合在一起发展，但很不充分。随着社会分工，私有制产生，体力劳动与脑力劳动由分离到对立，生产发展了，而人陷入片面发展之中。马克思和恩格斯在论述资本主义生产时指出，资本主义大工业生产，决定着“劳动的变换、职业的更动和工人的全面流动性”。