怎样通过句法分析分析句子情感算法例子

怎样通过句法分析分析句子情感算法例子？现阶段主要的情感分析方法主要有两类：

基于词典的方法

基于机器学习的方法

基于词典的方法主要通过制定一系列的情感词典和规则，对文本进行段落拆借、句法分析，计算情感值，最后通过情感值来作为文本的情感倾向依据。

基于机器学习的方法大多将这个问题转化为一个分类问题来看待，对于情感极性的判断，将目标情感分类2类：正、负。对训练文本进行人工标标注，然后进行有监督的机器学习过程。例如想在较为常见的基于大规模语料库的机器学习等。

1，我觉得你操之过急。第一次见面就说关系能不能改变啊，放手之类的，女人嫁老公也是要挑选的，第一次谁敢就凭你的一腔热血就跟了你啊~还有放手这类电视剧语言以后就不要使用了，怪矫情的，没准她正拿着你的短信笑话你呢

2，作为一个男人，大气才是你的唯一标准。钱不是衡量你是否优秀的准则，我很喜欢一个词就是陋室王侯，30岁的你也说投资失败，证明你也个有能力的人，有经历的人，我希望你不要在钱上过于纠结，该付的就付的，女人看你的钱也很正常，谁不想嫁个有钱人呢~你要理解

3，对于女人要看淡。天涯何处无芳草，你的那个她也就25,6岁吧，如果更老你大可放心，女人不比男人，年龄越大越尴尬，你想他都这么大了，还没和对象，还要相亲，不是看不起别人，就是别人看不起他吗，这样的眼长上天的要他干嘛;如果更小，你也就随意处处，按照你的描述，她是个很在意钱财的人，你想这么小出来相亲，不为爱不问情，就看钱，目的这么明确，她若真心跟你也就算了，她还就直接拒绝了你，以后跟了你，你也有的苦吃，长痛不如短痛，不如现在就看淡的好。

4，至于那句谢谢你，我想他是有点感动了，但这不能说明什么的，一时的感动和一生的相伴能对等吗？

5关于继续追求，看了上面的话，你还是喜欢她的话，我认为你们可以从朋友做起,你也别发什么短信，我们可以做盆友吗之类的，你就有空约他出来吃个饭，大伙出来玩时叫下她什么，以朋友的方式关怀下之类，显得绅士有礼，关怀细致就可以了，就是日久生情战略，应为你们一见钟情基本不可能了，你要是可以感动她，让她觉的你可以托付基本还可以的吧。但是要多久时间，就不知到了，你年龄也不小了，你看这办，是在不行，就放弃吧。

嗯，就这样，祝你爱情顺利！

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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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）

面试前搜集往年面试常考题目属于使用信息检索和分析技术来解决问题。

信息检索和分析技术已经成为许多领域中不可或缺的工具，在面试前搜集往年面试常考题目时，我们需要了解这些技术的基本概念和应用。同时，人工智能技术的发展也为信息检索和分析带来了新的机遇和挑战。

1、什么是信息检索技术？

信息检索技术是指在大规模数据集合中自动地查找、筛选、排序相关信息的过程。它通常包括了关键字查询、文本预处理、索引构建、查询优化和结果排序等环节。

2、信息检索技术在哪些领域有应用？

信息检索技术已经应用到了广泛的领域中，比如搜索引擎、文本挖掘、情感分析、舆情监测、知识图谱构建等。

3、如何构建一个高效的搜索引擎？

构建高效的搜索引擎需要先进行数据抓取、清洗和存储，然后利用信息检索技术对数据进行索引构建和查询优化，最后利用机器学习算法对用户偏好进行分析和个性化推荐。

4、什么是文本挖掘？

文本挖掘是一种从非结构化或半结构化数据中发现有用信息的过程。它通常包括了文本分类、命名实体识别、主题识别、情感分析等任务。

5、如何进行文本分类？

文本分类可以使用传统的基于规则或机器学习的方法，比如朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等算法，也可以使用深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。

6、什么是情感分析？

情感分析是指对文本中的情感倾向进行自动化识别和分类的过程。它通常涉及到情感词典构建、特征提取、分类器训练等步骤。

7、如何应用情感分析？

情感分析可以应用到广泛的领域中，比如商品评论分析、社交媒体分析、政治舆情分析等。在这些场景中，情感分析可以帮助人们更好地理解消费者需求、维护品牌形象、精准预测选举结果等。

文本相似度。基于词典的情感分析，依赖人工标记的词典，所以需要大量的人力。如果遇到是情感词但是词典里没有，就设计到另一种在NLP经常用到的技术文本相似度。以上步骤可以更加优化，比如用决策树来判断句法规则。下一步实现，基于朴素贝叶斯的情感分析。