如何用KNIME进行情感分析

KNIME是基于Eclipse环境的开源商业智能工具。KNIME开发环境如图一 从图中可以看出KNIME是通过工作流来控制数据的集成、清洗、转换、过滤，再到统计、数据挖掘，最后是数据的可视化。整个开发都在可视化的环境下进行

可以。

八爪鱼可以从任何网页精确采集你需要的数据，生成自定义的、规整的数据格式。八爪鱼数据采集系统能做的包括但并不局限于以下内容：

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2各大新闻门户网站实时监控，自动更新及上传最新发布的新闻;

3监控竞争对手最新信息，包括商品价格及库存;

4监控各大社交网站，博客，自动抓取企业产品的相关评论;

5收集最新最全的职场招聘信息;

6监控各大地产相关网站，采集新房二手房最新行情;

7采集各大汽车网站具体的新车二手车信息;

8发现和收集潜在客户信息;

9采集行业网站的产品目录及产品信息;

10在各大电商平台之间同步商品信息，做到在一个平台发布，其他平台自动更新。

与其他的人工智能技术相比，情感分析(Sentiment Analysis)显得有些特殊，因为其他的领域都是根据客观的数据来进行分析和预测，但情感分析则带有强烈的个人主观因素。情感分析的目标是从文本中分析出人们对于实体及其属性所表达的情感倾向以及观点，这项技术最早的研究始于2003年Nasukawa和Yi两位学者的关于商品评论的论文。

随着推特等社交媒体以及电商平台的发展而产生大量带有观点的内容，给情感分析提供了所需的数据基础。时至今日，情感识别已经在多个领域被广泛的应用。例如在商品零售领域，用户的评价对于零售商和生产商都是非常重要的反馈信息，通过对海量用户的评价进行情感分析，可以量化用户对产品及其竞品的褒贬程度，从而了解用户对于产品的诉求以及自己产品与竞品的对比优劣。在社会舆情领域，通过分析大众对于社会热点事件的点评可以有效的掌握舆论的走向。在企业舆情方面，利用情感分析可以快速了解社会对企业的评价，为企业的战略规划提供决策依据，提升企业在市场中的竞争力。在金融交易领域，分析交易者对于股票及其他金融衍生品的态度，为行情交易提供辅助依据。

目前，绝大多数的人工智能开放平台都具备情感分析的能力，如图所示是玻森中文语义开放平台的情感分析功能演示，可以看出除了通用领域的情感分析外，还有汽车、厨具、餐饮、新闻和微博几个特定领域的分析。

那么到底什么是情感分析呢？从自然语言处理技术的角度来看，情感分析的任务是从评论的文本中提取出评论的实体，以及评论者对该实体所表达的情感倾向，自然语言所有的核心技术问题，例如：词汇语义，指代消解，此役小气，信息抽取，语义分析等都会在情感分析中用到。因此，情感分析被认为是一个自然语言处理的子任务，我们可以将人们对于某个实体目标的情感统一用一个五元组的格式来表示：(e,a,s,h,t)

以图为例，e是指某餐厅，a为该餐厅的性价比属性，s是对该餐厅的性价比表示了褒义的评价，h为发表评论者本人，t是19年7月27日。所以这条评论的情感分析可以表示为五元组（某餐厅，性价比，正向褒义，评论者，19年7月27日）。

情感分析根据处理文本颗粒度的不同，大致可以分为三个级别的任务，分别是篇章级、句子级和属性级。我们分别来看一下。

1 篇章级情感分析

篇章级情感分析的目标是判断整篇文档表达的是褒义还是贬义的情感，例如一篇书评，或者对某一个热点时事新闻发表的评论，只要待分析的文本超过了一句话的范畴，即可视为是篇章级的情感分析。

对于篇章级的情感分析而言有一个前提假设，那就是全篇章所表达的观点仅针对一个单独的实体e，且只包含一个观点持有者h的观点。这种做法将整个文档视为一个整体，不对篇章中包含的具体实体和实体属性进行研究，使得篇章级的情感分析在实际应用中比较局限，无法对一段文本中的多个实体进行单独分析，对于文本中多个观点持有者的观点也无法辨别。

例如评价的文本是：“我觉得这款手机很棒。”评价者表达的是对手机整体的褒义评价，但如果是：“我觉得这款手机拍照功能很不错，但信号不是很好”这样的句子，在同一个评论中出现了褒义词又出现了贬义词，篇章级的分析是无法分辨出来的，只能将其作为一个整体进行分析。

不过好在有很多的场景是不需要区分观点评价的实体和观点持有者，例如在商品评论的情感分析中，可以默认评论的对象是被评论的商品，评论的观点持有者也是评论者本人。当然，这个也需要看被评论的商品具体是什么东西，如果是亲子旅游这样的旅游服务，那么评论中就很有可能包含一个以上的观点持有者。

在实际工作中，篇章级的情感分析无法满足我们对于评价更细致，如果需要对评论进行更精确，更细致的分析，我们需要拆分篇章中的每一句话，这就是句子级的情感分析研究的问题。

2 句子级情感分析

与篇章级的情感分析类似，句子级的情感分析任务是判断一个句子表达的是褒义还是贬义的情感，虽然颗粒度到了句子层级，但是句子级分析与篇章级存在同样的前提假设是，那就是一个句子只表达了一个观点和一种情感，并且只有一个观点持有人。如果一个句子中包含了两种以上的评价或多个观点持有人的观点，句子级的分析是无法分辨的。好在现实生活中，绝大多数的句子都只表达了一种情感。

既然句子级的情感分析在局限性上与篇章级是一样的，那么进行句子级的情感分析意义何在呢？关于这个问题，需要先解释一下语言学上主观句与客观句的分别。在我们日常用语当中，根据语句中是否带有说话人的主观情感可以将句子分为主观句和客观句，例如：“我喜欢这款新手机。”就是一个主观句，表达了说话人内心的情感或观点，而：“这个APP昨天更新了新功能。”则是一个客观句，陈述的是一个客观事实性信息，并不包含说话人内心的主观情感。通过分辨一个句子是否是主观句，可以帮助我们过滤掉一部分不含情感的句子，让数据处理更有效率。

但是在实操过程中，我们会发现这样的分类方法似乎并不是特别准确，因为一个主观句也可能没有表达任何的情感信息，知识表达了期望或者猜测，例如：“我觉得他现在已经在回家的路上了。”这句话是一个主观句，表达了说话人的猜测，但是并没有表达出任何的情感。而客观句也有可能包含情感信息，表明说话者并不希望这个事实发生，例如：“昨天刚买的新车就被人刮花了。”这句话是一个客观句，但结合常识我们会发现，这句话中其实是包含了说话人的负面情感。

所以，仅仅对句子进行主客观的分类还不足以达到对数据进行过滤的要求，我们需要的是对句子是否含有情感信息进行分类，如果一个句子直接表达或隐含了情感信息，则认为这个句子是含有情感观点的，对于不含情感观点的句子则可以进行过滤。目前对于句子是否含有情感信息的分类技术大多都是采用有监督的学习算法，这种方法需要大量的人工标注数据，基于句子特征来对句子进行分类。

总之，我们可以将句子级的情感分析分成两步，第一步是判断待分析的句子是否含有观点信息，第二步则是针对这些含有观点信息的句子进行情感分析，发现其中情感的倾向性，判断是褒义还是贬义。关于分析情感倾向性的方法与篇章级类似，依然是可以采用监督学习或根据情感词词典的方法来处理，我们会在后续的小节详细讲解。

句子级的情感分析相较于篇章级而言，颗粒度更加细分，但同样只能判断整体的情感，忽略了对于被评价实体的属性。同时它也无法判断比较型的情感观点，例如：“A产品的用户体验比B产品好多了。”对于这样一句话中表达了多个情感的句子，我们不能将其简单的归类为褒义或贬义的情感，而是需要更进一步的细化颗粒度，对评价实体的属性进行抽取，并将属性与相关实体之间进行关联，这就是属性级情感分析。

3 属性级情感分析

上文介绍的篇章级和句子级的情感分析，都无法确切的知道评价者喜欢和不喜欢的具体是什么东西，同时也无法区分对某一个被评价实体的A属性持褒义倾向，对B属性却持贬义倾向的情况。但在实际的语言表达中，一个句子中可能包含了多个不同情感倾向的观点，例如：“我喜欢这家餐厅的装修风格，但菜的味道却很一般。”类似于这样的句子，很难通过篇章级和句子级的情感分析了解到对象的属性层面。

为了在句子级分析的基础上更加细化，我们需要从文本中发现或抽取评价的对象主体信息，并根据文本的上下文判断评价者针对每一个属性所表达的是褒义还是贬义的情感，这种就称之为属性级的情感分析。属性级的情感分析关注的是被评价实体及其属性，包括评价者以及评价时间，目标是挖掘与发现评论在实体及其属性上的观点信息，使之能够生成有关目标实体及其属性完整的五元组观点摘要。具体到技术层面来看，属性级的情感分析可以分为以下6个步骤：

关于文本中的实体抽取和指代消解问题，我们已经在知识图谱的相关章节中做了介绍，这里就不再赘述。针对篇章级、句子级、属性级这三种类型的情感分析任务，人们做了大量的研究并提出了很多分类的方法，这些方法大致可以分为基于词典和基于机器学习两种，下面我们进行详细的讲解。

做情感分析离不开情感词，情感词是承载情感信息最基本的单元，除了基本的词之外，一些包含了情感含义的短语和成语我们也将其统称为情感词。基于情感词典的情感分析方法，主要是基于一个包含了已标注的情感词和短语的词典，在这个词典中包括了情感词的情感倾向以及情感强度，一般将褒义的情感标注为正数，贬义的情感标注为负数。

具体的步骤如图所示，首先将待分析的文本先进行分词，并对分词后的结果做去除停用词和无用词等文本数据的预处理。然后将分词的结果与情感词典中的词进行匹配，并根据词典标注的情感分对文本进行加法计算，最终的计算结果如果为正则是褒义情感，如果为负则是贬义情感，如果为0或情感倾向不明显的得分则为中性情感或无情感。

情感词典是整个分析流程的核心，情感词标注数据的好坏直接决定了情感分类的结果，在这方面可以直接采用已有的开源情感词典，例如BosonNLP基于微博、新闻、论坛等数据来源构建的情感词典，知网（Hownet）情感词典，台湾大学简体中文情感极性词典（NTSUSD），snownlp框架的词典等，同时还可以使用哈工大整理的同义词词林拓展词典作为辅助，通过这个词典可以找到情感词的同义词，拓展情感词典的范围。

当然，我们也可以根据业务的需要来自己训练情感词典，目前主流的情感词词典有三种构建方法：人工方法、基于字典的方法和基于语料库的方法。对于情感词的情感赋值，最简单的方法是将所有的褒义情感词赋值为+1，贬义的情感词赋值为-1，最后进行相加得出情感分析的结果。

但是这种赋值方式显然不符合实际的需求，在实际的语言表达中，存在着非常多的表达方式可以改变情感的强度，最典型的就是程度副词。程度副词分为两种，一种是可以加强情感词原本的情感，这种称之为情感加强词，例如“很好”相较于“好”的情感程度会更强烈，“非常好”又比“很好”更强。另外一种是情感减弱词，例如“没那么好”虽然也是褒义倾向，但情感强度相较于“好”会弱很多。如果出现了增强词，则需要在原来的赋值基础上增加情感得分，如果出现了减弱词则需要减少相应的情感得分。

另一种需要注意的情况是否定词，否定词的出现一般会改变情感词原本的情感倾向，变为相反的情感，例如“不好”就是在“好”前面加上了否定词“不”，使之变成了贬义词。早期的研究会将否定词搭配的情感词直接取相反数，即如果“好”的情感倾向是+1，那么“不好”的情感倾向就是-1。但是这种简单粗暴的规则无法对应上真实的表达情感，例如“太好”是一个比“好”褒义倾向更强的词，如果“好”的值为+1，那么“太好”可以赋值为+3，加上否定词的“不太好”变成-3则显然有点过于贬义了，将其赋值为-1或者-05可能更合适。

基于这种情况，我们可以对否定词也添加上程度的赋值而不是简单的取相反数，对于表达强烈否定的词例如“不那么”赋值为±4，当遇到与褒义词的组合时褒义词则取负数，与贬义词的组合则取正数，例如贬义词“难听”的赋值是-3，加上否定词变成“不那么难听”的情感得分就会是（-3+4=1）。

第三种需要注意的情况是条件词，如果一个条件词出现在句子中，则这个句子很可能不适合用来做情感分析，例如“如果我明天可以去旅行，那么我一定会非常开心。”，在这句话中有明显的褒义情感词，但是因为存在条件词“如果”，使得这个句子的并没有表达观点持有者的真实情感，而是一种假设。

除了条件句之外，还有一种语言表达也是需要在数据预处理阶段进行排除的，那就是疑问句。例如“这个餐厅真的有你说的那么好吗？”，虽然句子中出现了很强烈的褒义情感词“那么好”，但依然不能将它分类为褒义句。疑问句通常会有固定的结尾词，例如“……吗？”或者“……么？”，但是也有的疑问句会省略掉结尾词，直接使用标点符号“？”，例如“你今天是不是不开心？”，这个句子中含有否定词和褒义词组成的“不开心”，但不能将其分类为贬义情感。

最后一种需要注意的情况是转折词，典型词是“但是”，出现在转折词之前的情感倾向通常与转折词之后的情感倾向相反，例如：“我上次在这家酒店的住宿体验非常好，但是这次却让我很失望。”在这个转折句中，转折词之前的“非常好”是一个很强的褒义词，但真实的情感表达却是转折词之后的“很失望”，最终应该将其分类为贬义情感。当然，也存在出现了转折词，但语句本身的情感并没有发生改变的情况，例如“你这次考试比上次有了很大的进步，但是我觉得你可以做得更好”，这里的转折词没有转折含义，而是一种递进含义。在实际操作中，我们所以需要先判断转折句真实的情感表达到底是哪个，才能进行正确的分析计算。

构建情感词典是一件比较耗费人工的事情，除了上述需要注意的问题外，还存在精准度不高，新词和网络用语难以快速收录进词典等问题。同时基于词典的分析方法也存在很多的局限性，例如一个句子可能出现了情感词，但并没有表达情感。或者一个句子不含任何情感词，但却蕴含了说话人的情感。以及部分情感词的含义会随着上下文语境的变化而变化的问题，例如“精明”这个词可以作为褒义词夸奖他人，也可以作为贬义词批评他人。

尽管目前存在诸多问题，但基于字典的情感分析方法也有着不可取代的优势，那就是这种分析方法通用性较强，大多数情况下无需特别的领域数据标注就可以分析文本所表达的情感，对于通用领域的情感分析可以将其作为首选的方案。

我们在机器学习算法的章节介绍过很多分类算法，例如逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN等，这些算法都可以用于情感识别。具体的做法与机器学习一样需要分为两个步骤，第一步是根据训练数据构建算法模型，第二步是将测试数据输入到算法模型中输出对应的结果，接下来做具体的讲解。

首先，我们需要准备一些训练用的文本数据，并人工给这些数据做好情感分类的标注，通常的做法下，如果是褒义和贬义的两分类，则褒义标注为1，贬义标注为0，如果是褒义、贬义和中性三分类，则褒义标注为1，中性标注为0，贬义标注为-1

在这一环节中如果用纯人工方法来进行标注，可能会因为个人主观因素对标注的结果造成一定影响，为了避免人的因素带来的影响，也为了提高标注的效率，有一些其他取巧的方法来对数据进行自动标注。比如在电商领域中，商品的评论除了文本数据之外通常还会带有一个5星的等级评分，我们可以根据用户的5星评分作为标注依据，如果是1-2星则标注为贬义，如果是3星标注为中性，4-5星标注为褒义。又比如在社区领域中，很多社区会对帖子有赞和踩的功能，这一数据也可以作为情感标注的参考依据。

第二步是将标注好情感倾向的文本进行分词，并进行数据的预处理，前文已经对分词有了很多的介绍，这里就不再过多的赘述。第三步是从分词的结果中标注出具备情感特征的词，这里特别说一下，如果是对情感进行分类，可以参考情感词典进行标注，也可以采用TF-IDF算法自动抽取出文档的特征词进行标注。如果分析的是某个特定领域的，还需要标注出特定领域的词，例如做商品评价的情感分析，需要标注出商品名称，品类名称，属性名称等。第四步根据分词统计词频构建词袋模型，形成特征词矩阵，如表所示。在这一步可以根据业务需要给每个特征词赋予权重，并通过词频乘以权重得到特征词分数。最后一步就是根据分类算法，将特征词矩阵作为输入数据，得到最终的分类模型。

当训练好分类模型之后，就可以对测试集进行分类了，具体的流程与建模流程类似，先对测试的文本数据进行分词并做数据预处理，然后根据特征词矩阵抽取测试文本的特征词构建词袋矩阵，并将词袋矩阵的词频数据作为输入数据代入之前训练好的模型进行分类，得到分类的结果。

采用基于机器学习的方法进行情感分析有以下几个不足之处，第一是每一个应用领域之间的语言描述差异导致了训练得到的分类模型不能应用与其他的领域，需要单独构建。第二是最终的分类效果取决于训练文本的选择以及正确的情感标注，而人对于情感的理解带有主观性，如果标注出现偏差就会对最终的结果产生影响。

除了基于词典和基于机器学习的方法，也有一些学者将两者结合起来使用，弥补两种方法的缺点，比单独采用一种方法的分类效果要更好，另外，也有学者尝试使用基于LSTM等深度学习的方法对情感进行分析，相信在未来，情感分析会应用在更多的产品中，帮助我们更好的理解用户需求，提升用户使用智能产品的体验。

随着深度神经网络等算法的应用，情感分析的研究方向已经有了非常大的进展，但依然存在着一些难题是目前尚未解决的，在实操过程中需特别注意以下几种类型数据：

情绪轮在用户体验设计上被广泛的应用，很多情感化设计都是基于情绪轮进行的。但是在人工智能领域，将情绪进行多分类比情感分析的三分类任务要难得多，目前大多数分类方法的结果准确性都不到50%。这是因为情绪本身包含了太多的类别，而且不同的类别之间又可能具有相似性，一个情绪词在不同的语境下有可能表达的是不同的情绪类别，算法很难对其进行分类。即使是人工对文本进行情绪类别标注也往往效果不佳，因为情绪是非常主观性的，不同的人对不同的文本可能产生不同的理解，这使得人工标注情绪类比的过程异常困难。如何让机器可以理解真实的情绪目前还是一个未能攻克的难题。

爱你的人，是不会舍得真的离开，懂你的人不需要你讲。爱不是得到也不是拥有，只是彼此之间发自内心的疼爱与关怀，感情那是不一定要言明，只要是在彼此之间一个眼神一个动作那都是自然，都是默契彼此的信赖彼此的关爱就是爱情。

首先，明确大学生网络舆论引导需要把握的几个问题

　

1大学生网络舆论引导中的语言把握。网络语言不同于现实生活中的语言，有自己特有的一套语言方式；大学生比较能够接受的语言方式也有其特点。因此，在针对大学生的网络舆论引导中，应该使用符合大学生接受习惯的，同时具有网络语言特点的语言进行引导。网络语言往往简洁明了、直观具体，复杂的含义用简单符号组合就可以表达清楚，同时网络语言有适度放弃词汇本义、在使用中尽可能地对传统语言做出偏离的倾向，语言的表现力很强。这种特点是与网民中18～24岁的年轻人占绝大多数的情况是相适应的。大学生在语言接受习惯上，反感说教式、灌输式的交流，认同与他们平等交流的语言方式。因此在网络舆论引导上，使用的语言方式应该首先是契合网络语言特征的，否则会显得与普通网民的话语格格不入，在形式上就遭到大学生的反感；其次，网络舆论引导中，很忌讳直接将理论灌输、说教用在网络中，应该调整角度，以大学生网友的身份，用亲切交流、友好相处的语言方式潜移默化的网络舆论引导；有时平等而激烈的争辩、尖刻但在理的讽刺反而会赢得大家的好感，这也是网络传播带来的人文精神普及之后的结果。只有契合网络特点、符合大学生接受习惯的语言方式，才有可能获得成功，这是在开展大学生网络舆论引导中必须要把握好的。

2大学生网络舆论心理特点的把握。大学生网络舆论表达是自我认知、自我实现的需要，他们认同并接纳尊重大学生思想、情感、态度等的行为和意见。把握大学生网络舆论行为的心理特点，对于提高网络舆论引导的针对性和有效性是非常重要的。

3大学生网上与网下行为反差的把握。调查发现，有一定比例的大学生在网络上的性格、行为、思想表达，与他们的现实生活往往存在一定程度的不吻合，呈现出某种反差。比如，平时腼腆内向的大学生，有可能在网上表现得率直冲动，敢想敢说；网上表现出来的思想情感不一定会落实在现实生活和实际行动当中，等等。这样的反差的确对提高网络舆论引导的针对性和有效性带来一定的困难，但是也说明了大学生网络舆论的情绪、思想容纳弹性比现实生活中要高一些，这为针对大学生的网络舆论引导工作中时机和度的把握提供了一定的启发。

大学生网络舆论引导的主要方式

舆论引导需要针对不同类型的舆论形态有针对性。研究表明，舆论形态主要有讯息形态的舆论、观念形态的舆论、艺术形态的舆论以及作为舆论畸变的形态——流言等主要类型。网络舆论的主要类型与传统形态的舆论类型基本上没有太大差别。不同类型舆论的引导方式是不同的。针对讯息形态的舆论，由于其强度相对较弱，发展方向也不十分明确，此时的适时引导有效性较强。观念形态的舆论则不同，如果被接受，有可能进一步内化为舆论的深层结构——信念；为公众及时提供符合一般社会规范的参照系，或改变公众已有的参照系，是媒介影响观念形态舆论的主要方式。艺术形态的舆论带有较多的情感色彩，观念的表达是间接的，这种舆论形态对社会可能造成的威胁是“舆论共振”，即在一个短时期内，社会中相当多的公众将注意力集中在一两件作品上，只有一种几乎一致的评价能够流通，不同意见很难有立足之地。对于这种形态的主要引导方式是舆论分流，既发表流行的评价意见，又有意多发表一些其他评价意见，使得过于集中的舆论得以分流，形成正常的舆论不一律的自然状态，在此基础上逐渐使得主旋律评价意见居于主导地位。流言是没有确切来源的在公众中流传的消息，主要是由于信息供给不能满足需求造成的，流言如果任其发展下去后果严重。及时、充分满足信息需求，同时给予适当的引导，可以有效消除流言。

大学生网络舆论的引导方式主要有说服和议程设置等，这也是基于大学生网络舆论特点和舆论引导的一般原理得出的结论。说服是通过传递视听信息有意识地对接受者的行为施加影响，按信息发出者的要求使对象自愿地改变态度或行为。说服总是从对象的特点、需求出发的，具有较强的理性思辨色彩。大学生较高的文化素养、总体理性的网络舆论行为特点为说服方式的有效开展提供了良好基础。

议程设置是媒介传播研究中的一个重要概念。如果将媒介报道和其他内容总体上作为一种传播形势和氛围，那么在一个较长时期内，它们会无形中给公众议程带来某种观念或新的议题，它的影响是潜移默化的、强大的。大学生网络舆论引导中的议程设置，主要目的是形成多个网络舆论的兴奋点，在设置过程中慢慢引导网络舆论改变原有状态，朝着预期的方向发展。由于网络舆论参与性、互动性很强，议程设置有较大的自由度和可能性，但与此同时，由于网络舆论自由度较大，如果议程设置不当，造成在一定的网络空间的议程设置招致反感，网络使用者会转移空间网络舆论行为，使得议程设置的效果适得其反。因此，针对大学生网络舆论的引导，在使用议程设置方式时，一定要有时机和度的准确把握，用适当的方式，才能收到预期的效果。

另外，努力通过网内外的引导促进大学生实现网络虚拟性与现实生活真实性的统一，帮助大学生以负责任的态度参与网络舆论

针对大学生的网络舆论引导工作，除了在网上开展针对性的引导之外，通过规范上网方式、完善网络管理制度也是引导网络舆论健康良性发展的重要举措。对于大学生网络世界的管理、规范和约束，除了道德约束之外，制定完善的网站管理制度等，都是有效的约束制度。这些制度的完善，可以在一定程度上确保大学生网络虚拟性存在与现实生活真实性的统一，促使他们对自己的网络舆论行为负责，认真对待实际上已经成为现实生活一部分的网络世界。

促进大学生主体实现网络虚拟性与现实生活真实性的统一，还应该适当对大学生中存在的网上和网下的行为反差现象进行引导。保持网络虚拟性与现实生活真实性的统一，是锻造健康人格的需要，也是对自己对社会负责任的需要。

网络舆论引导是一个全新的课题。生活在网络环境影响之中的当代大学生，在拥有比前辈更多的资源条件和资讯选择空间的同时，也面临更加复杂的成长环境。面对大学生网络舆论的不断兴盛，在看到存在各种各样的问题的同时，也必须充分认识网络舆论环境对于大学生成长的有利影响，只有这样才能顺应发展趋势，以正确的态度对待大学生网络舆论行为，并以大学生可以接受的方式开展有效的网络舆论引导。

情感分析（Sentiment Analysis）

第一步，就是确定一个词是积极还是消极，是主观还是客观。这一步主要依靠词典。

英文已经有伟大词典资源：SentiWordNet 无论积极消极、主观客观，还有词语的情感强度值都一并拿下。

但在中文领域，判断积极和消极已经有不少词典资源，如Hownet，NTUSD但用过这些词典就知道，效果实在是不咋滴（最近还发现了大连理工发布的情感词汇本体库，不过没用过，不好评价）。中文这方面的开源真心不够英文的做得细致有效。而中文识别主客观，那真的是不能直视。

中文领域难度在于：词典资源质量不高，不细致。另外缺乏主客观词典。

第二步，就是识别一个句子是积极还是消极，是主观还是客观。

有词典的时候，好办。直接去匹配看一个句子有什么词典里面的词，然后加总就可以计算出句子的情感分值。

但由于不同领域有不同的情感词，比如看上面的例子，“蓝屏”这个词一般不会出现在情感词典之中，但这个词明显表达了不满的情绪。因此需要另外根据具体领域构建针对性的情感词典。

如果不那么麻烦，就可以用有监督的机器学习方法。把一堆评论扔到一个算法里面训练，训练得到分类器之后就可以把评论分成积极消极、主观客观了。

分成积极和消极也好办，还是上面那个例子。5颗星的评论一般来说是积极的，1到2颗星的评论一般是消极的，这样就可以不用人工标注，直接进行训练。但主客观就不行了，一般主客观还是需要人来判断。加上中文主客观词典不给力，这就让机器学习判断主客观更为困难。

中文领域的难度：还是词典太差。还有就是用机器学习方法判断主客观非常麻烦，一般需要人工标注。

另外中文也有找到过资源，比如这个用Python编写的类库：SnowNLP 就可以计算一句话的积极和消极情感值。但我没用过，具体效果不清楚。

到了第三步，情感挖掘就升级到意见挖掘（Opinion Mining）了。

这一步需要从评论中找出产品的属性。拿手机来说，屏幕、电池、售后等都是它的属性。到这一步就要看评论是如何评价这些属性的。比如说“屏幕不错”，这就是积极的。“电池一天都不够就用完了，坑爹啊”，这就是消极的，而且强度很大。

这就需要在情感分析的基础上，先挖掘出产品的属性，再分析对应属性的情感。

分析完每一条评论的所有属性的情感后，就可以汇总起来，形成消费者对一款产品各个部分的评价。

接下来还可以对比不同产品的评价，并且可视化出来。如图。

这一步的主要在于准确挖掘产品属性（一般用关联规则），并准确分析对应的情感倾向和情感强度。因此这需要情感分析作为基础。首先要找到评论里面的主观句子，再找主观句子里的产品属性，再计算属性对应的情感分。所以前面基础不牢固，后面要准确分析就有难度。

中文这个领域的研究其实很完善了，技术也很成熟。但需要完善前期情感分析的准确度。

总的来说，就是中文词典资源不好，工作做得不是很细很准。前期的一些基础不牢固，后面要得到准确的分析效果就不容易了。

Python 有良好的程序包可以进行情感分类，那就是Python 自然语言处理包，Natural Language Toolkit ，简称NLTK 。NLTK 当然不只是处理情感分析，NLTK 有着整套自然语言处理的工具，从分词到实体识别，从情感分类到句法分析，完整而丰富，功能强大。