基于机器学习的情感分析是什么意思

以下以语义特征为例：

机器学习基于语义特征的情感分析

基于语义特征的情感分析先人已有研究，可以通过情感词典匹配来做，但是应用机器学习在这方面会使精确度更高些。 

以本人参与的一个项目为主，总结下相关技术点。 

背景是：分析用户评论感情色彩是积极还是消极，即是褒还是贬。

具体步骤为： 

1有监督的人工给文本标注类标签。如有5000条评论数据，我们给其中的1000条标为积极的，再选1000条标为消极的，积极和消极就是所谓的类标签。 

2选择特征。从积极的评论数据中按词来选择积极的所有特征。同理，从消极的评论数据中按词来选择消极的所有特征。如“这款游戏非常好玩”->”这款”->“游戏”->”非常”->”好玩”，分为四个特征词，也可以采用双词搭配，“这个游戏”和“非常好玩”作为特征。 

3特征降维，减少特征的数量。如上“这个游戏非常好玩”中的“这个游戏”没有必要作为特征，因为“好玩”或“非常好玩”已经决定了评论是积极的。 

4将语料文本变成使用特征表示。 

5统计所有特征出现的次数，并按倒序排序。 

6从以上结果中选出排序最靠前的一些特征作为最终的评判特征。 

7使用训练数据根据特征训练分类算法，得到分类器。 

8用测试数据检测分类器的准确度。 

我们将数据分为两部分：开发集、测试集。用开发集的数据训练分类算法得到分类器；再用分类器对测试集里的数据进行分类，给出分类预测得到的标签；对比分类标签和人工标注得到的标签的差异，计算出准确度。

了解用户情感需求

差异化战略，与他人拉开差距

加强情感营销

情感营销：挖掘用户内心真实情感，了解其内在需求，以便对症下药，设计出用户满意的产品和迎合用户心意的营销方案

情感需求分析就是通过各种方法和手段捕捉用户内心情感方面的信息，并对此进行深度分析，得出用户个人情感差异和内在需求的insight,并以此作为“绘制”产品用户画像的核心，最后借助于这些有价值的用户情感洞察，企业可以进行产品的情感包装、情感促销、情感广告、情感口碑、情感设计等策略，实现产品的各项经营目标。

情感需求分析就是通过各种方法和手段捕捉用户内心情感方面的信息，并对此进行深度分析，得出用户个人情感差异和内在需求的insight,并以此作为“绘制”产品用户画像的核心，最后借助于这些有价值的用户情感洞察，企业可以进行产品的情感包装、情感促销、情感广告、情感口碑、情感设计等策略，实现产品的各项经营目标。

案例

《陈思成：北京爱情故事之后，是上海3p故事》

文章带着一股怒气，替被出轨的女生出气，行为具有感染力，容易引发共鸣，引起好感。

《你永远也叫不醒一个想犯贱的人》

例举案例，得出结论，说明每个人都有跳火坑的权利，看似在骂人，却有一种恨铁不成钢的感觉，感觉朋友在劝你，劝不动容易引起好感。身在迷局中的人会在这一刻感觉咪蒙就是知心的姐姐。

咪蒙的文章非常具有煽动性，唤起用户的情绪，喜欢咪蒙的用户会认为咪蒙是真性情，不喜欢的用户会认为利己，煽动打动的情绪。会把用户的主人公定义为直男癌，low逼等，用户会产生情感的认同

怎么做情感分析？

心理投射的分析方法

投射在心理学上指的是个人思想态度愿望情绪，性格等个体特征不自觉的反应与外界事物和他人的一种心理作用。由于投射的存在，可以从一个人对别人的看法以及自身的兴趣爱好来推测这个人真正的意图或心理特征。

投射的心理过程是无意识运行的结果，对于投射者来说，这个心理过程的发生是毫无觉知和悄无声息的。个体在选择、关注或喜好某事物时，常常不自觉地将隐藏在内心的冲突和欲望融入这些事物中，借助于事物带将其宣泄出来，即把个人的内心世界投射于所参与的事物中。而我们通过对他们的选择、关注或喜好的事物（标签）的分析，从而了解其内心真正的需求。

观察人的思想愿望等，分析出心理特征

为什么要掌握这一项技能？

因为只有知道用户的心理特征，才能用最有效的方式去打动，让粉丝喜欢并支持。

案例：正确投射的例子有王老吉。怕上火喝王老吉。成功男士一年要逛两次海澜之家。买房是为了搞定丈母娘。

心理投射在商业场景中的应用

在无声场景有一句话移动互联网技术正深度影响今天主流的思维。

行为模式和生活方式，小米，苹果等既是一种圈层标签也是在表达自我的态度，微信朋友圈发布一条信息会泄露手机屏幕。同样起到作用的有智能屏幕，游戏电视、iPhone都是我们理解世界的方式。

需要用户的兴趣图幅，使用场景的同时，深入挖掘他们内心的情感需求，以此为依据，为其量身定制设计产品和营销方案，由此由内而外的打动用户。

Censydiam用户动机分析模型

两个维度：自我适应和释放压抑

心理投射是一种分析用户内心情感内在需求的方法论。实现用户情感分析需要将外在的标签转化为更加有价值的用户情感洞察，需要心理工具营销界广泛的一种模型。

自我适应维度表明人们在处理个体与社会关系的态度；释放压力维度体现出个体在对抗自卑情节时的态度

在面临需求问题和解决策略时，归属群体和做独立的自我之间进行权衡，二者经常是此消彼长的关系。

垂直维度：描述的是人们作为个体存在面临需求问题使的解决策略。

遇到一个问题两种选择：一种释放，大胆追求。一种是压制克制自己的欲望，将自己的欲望，泯灭在人性当中。

· 释放内心欲望，积极享受

· 回归内心理性，克制欲望

· 表达成功自我，渴望赞美

· 寻找群体归属，从众和谐

人性特征：享乐释放：一个追求自我释放和享乐的人，会无所顾忌，会在生理上和心理上去最大限度的满足自己的需求和欲望。(晚上推个夜宵）

理性控制:一个极力克制自我情感需求和内心欲望的人，会缺乏激情，甚至是循规蹈矩，没有个人的生活主张。

能力地位：当一个人的行为主要由“能力/地位”支配时，他会由内而外的确认自己的成功，追求内在的从容和坚定，追求外化的绫罗绸缎和锦衣玉食。同时，ta也渴望得到他人的赞美，希望在社会中有属于自己的一席之地。

顺从归属：当一个人的行为主要由“顺从/归属”来主导的时候，ta会希望自己成为某个群体的一份子，渴望从群体中获得支持，加强自己的力量。同时，ta也会尽力去遵守群体中的规则，不会独立特行，剑走偏锋。

两辆象限有交集，催生新的4个象限

活力/探索：就如大科学家牛顿所说，“真理的大海，让未发现的一切事物躺卧在我的眼前，任我去探寻”，拥有活力/探索这一特质的人对这个世界充满了好奇，他们渴望从未知的世界中汲取新的情感，不断冲破自己的极限，挑战自我，获得激情、冒险和速度所带来的快感。

融合/沟通：处在这一象限中的人们，总是愿意融入集体，与大家进行开放式的沟通，分享自己的欢愉与快乐，“感情和睦，没有隔阂”是其他人与他们相处时的感受。

舒适/安全：处在这一象限中的人们，总是希望获得内心的平静、放松与安宁，希望自己被呵护、被关怀，很多时候会，他们会通过捕捉如烟往事中的美好时光而得到慰藉。

个性/独特： 处于这一象限的人们，在保持理性的情况下，极力想获得他人的注意，想凸显自己的与众不同，万众瞩目能带给他们极强的的优越感，但要注意的是，这点和“能力/地位”不尽相同，渴望获得“个性/独特”的人们并不会表现出较强的“侵略性”，不会有强势和控制倾向。

建立模型，了解用户类型，把用户画像往里套

用户画像：爱旅游 美食 IT数码 美女 娱乐 幽默搞笑 体育 明星 音乐 90后

怎么用维度描述用户的情感分析？

制表分析图：

最想了解：放行个体独特型以及活力型

针对三种类型的用户进行针对性策略

享乐释放：一个追求自我释放和享乐的人，会无所顾忌，会在生理上和心理上去最大限度的满足自己的需求和欲望。

活力/探索：就如大科学家牛顿所说，“真理的大海，让未发现的一切事物躺卧在我的眼前，任我去探寻”，拥有活力/探索这一特质的人对这个世界充满了好奇，他们渴望从未知的世界中汲取新的情感，不断冲破自己的极限，挑战自我，获得激情、冒险和速度所带来的快感。

个性/独特： 处于这一象限的人们，在保持理性的情况下，极力想获得他人的注意，想凸显自己的与众不同，万众瞩目能带给他们极强的的优越感，但要注意的是，这点和“能力/地位”不尽相同，渴望获得“个性/独特”的人们并不会表现出较强的“侵略性”，不会有强势和控制倾向。

(90后身份标签）群体特点，带入模型，得出结论。

针对群体，运营战略。

针对父母，可以推出托儿服务。

个性独特：差异性战略

关键是战术和战略要匹配。

产品角度上来说范围成本时间缺一质量就会受到影响。

（以上改编自运营社读书会10 了不起薛定谔）

文学|编辑

从字面上理解很简单，就是情感上出现问题。

从人类思维完善开始，人类有别于其他动物就是因为人类能独立思考，情感丰富。在情感上，如果不能把握好，就会出现由于情感而产生的心灵上的纠结。觉得思想上有包袱，有负担，这就是情感问题。情感问题像身体健康问题一样，也需要及时解决，需要及时疏导和宣泄。若不及早解决，最终有可能造成严重后果。 基本上，烦恼心所，是对我们心性有污染的成分，包括贪、瞋、痴、慢、疑、不正见等根本烦恼及一些随烦恼；而善心所，是指对我们生命有所提升的，如信、精进、禅定、慧、无贪、无瞋、无痴、轻安、不放逸、惭愧等等。一般说来，如果感情问题是纯净的，多半是从信、惭愧、无贪的立场出发，比方对元首效忠，对爸爸孝顺，这是从信出发，也就是他认为这样做是好的，正确的，接受这个观念，所以就产生了孝心、忠心的心理。可是就男女的感情问题来说，最核心的元素是贪（当然父子、兄弟、朋友、君臣之间也有部分是靠贪来达成的。）

因为有贪，我们心性无法达到最深刻的纯净，而产生感情问题，感情问题的产生，是彼此得到协调、得到沟通。而如果两方面变成排斥，就是瞋。为什么会贪？会瞋？就是因为痴，这是人性最深刻的烦恼。

从上，我们已经到人性中，贪的元素，是男女感情问题的症结，接着我们再继续从贪的角度来分析男女的感情问题。贪的对象有很多，其中色贪第一、眷属贪第二，其它还有财、名、食、睡等，譬如有人贪太太的美貌，有人贪太太的钱财，有人贪太太烧的好菜，有人贪甜言蜜语，这都是贪着。但是男女之间贪着最深的情欲，这是维系男女感情问题最根本的东西。 这四个层次本质是一样的，但是程度有差别。

第一层次是色，也就是贪着外在的美貌。

第二个是情。所谓情是两个人心灵有了沟通点，不管任何沟通点，都会产生情。不但男女之间如此，朋友之间也是这样。所以，有时专家建议夫妻之间要找共同的爱好，其实就是找沟通点，也就是感情问题的培养。

第三个是爱，爱已经是一种执着，就是不管你爱不爱我，反正我爱你！这跟情是不一样，它是不需要沟通的。

第四个层次是*欲。*欲是生理的反应，比较污浊，不管有没有色、情、爱，它只是一种须要解决的心理反应。

这四个层次，就是男女之间互相贪着的情执。

所以如果没有办法超越这四个层次，就一定会堕入男女情欲的漩涡而苦恼。

以上所讲的，是说男女的感情问题，不可以从某一个上来看。今天为什么会离婚？一定是彼此的贪着已经没有了，或是外面的贪着比对太太的贪着更强烈；而有的夫妻之间根本没有了吸引力，为什么又不离婚？这可能是为了面子，为了小孩。所以感情问题的问题，不是爱不爱的问题，而是心性清净与否的问题。今天为什么他会爱一个不该爱的人，而舍弃他该爱的人，就是因为他烦恼重、太愚痴、善性太弱了。如果这个人他心灵纯净，他站在任何角度，都会把他的烦恼降伏，让他的善性激发，对方再怎么无理，面对再大的困难，他都不会使感情问题破灭。

所以如何激发人的善性，降伏人的烦恼，才是彻底解决人与人之间感情问题的关键。今天我们看到任何感情问题的案子，都必须反省到人性的缺憾，知道必定是有烦恼障蔽他的心性，让他人性陷入无知的状态而造成错误的决定。这就是今天的第一个主题——惑。 我们常讲的一见钟情就是如此。今天你不是碰到他，就结不了婚，这就是业力，就是你的果报（当然这并不是每个人如此的。）所以，中国人讲夫妇结合的两种因素，一是报恩，一是报仇。恩爱夫妻是报恩来的，恩尽义绝，下辈子就不会结为夫妻；要是恩情还未了或愈结愈深，下辈子还是要结为夫妇，跑不掉的，所以我们不能随便喜欢人。

今天我们了解业力的力量就知道，夫妻之间反目，一半属于业力，一半属于烦恼。就是因为你跟他有仇，所以他故意让你跟他结婚，让你爱他爱得很深；让你痛苦。如果夫妇间有这种情形，不要怨对方，从业力立场来看，你今天被报仇了，要知道这是你以前对不起人家，你要甘之如饴的接受，而且反过来要感谢他、珍惜他，不要再结仇了。今天你跟他做对，他也就跟你做对，仇就结得更深了。他恼害你，你承受下来，我好好对你，将恩情来赎我以前的不好，只有这样，才能把怨仇解掉，否则怨仇没有解掉，下辈子还要再来结仇，何苦呢？所以今天要了解到，生命的现象确实如此，以前种下恶因，今天要承受恶果，如果你没有业力的正确观念，就会埋怨，就没办法把恶果解掉。 所以结论就是：

从佛法的观点来看感情问题，

在心性的立场上，要净化我们的心灵来解除烦恼的束缚而超越对众生的感情问题；

在业果的立场上，要用报恩的心情跟行动来对待我们的怨仇而消除业果。

这样才是面对感情问题，最有智慧的处理方法。

对于女生而言， 你把话说到这个份上的时候， 应该是真的 没有机会了。 这个时候 你需要 跟他找个时间， 坐下来 好好的聊聊 把事情说开了 。 比如你的志向， 你的意愿，生活方式 ，脾气性格 所有的事，都不合适于他 去一起过长久的婚姻生活。 你说，就算我现在答应你，也是不会长久的 江山易改 本性难移， 很多时候， 其实是出发点的问题， 你现在是很喜欢我，我要你怎么改都可以， 是出自于你内心的喜欢 所以你愿意。 但是我（这里是只你自己）对和你的结合的完全不愿意的， 所以我什么都不愿意去改去尝试，所以也不会有好的结果的。你自己也是有很多好的女生去追求你， 你也可以适当的 考虑下， 其实跟谁生活大体上都是差不多的， 现在很多人也都是婚后感情，日久生情，也是正常的， 与其把时间浪费在我（你）的身上。还不如想着 转换下自己的 心态，找个差不多合适的成家就可以了。 人生的路还很长，结婚和生活也只是一部分，还是有其他很多需要做的事情的，比如工作，比如兴趣爱好，之类的。 就是尽可能的让他去把精力也考虑下生活的其他方面，淡化他对你的概念。

情感需要分析吗？

当然要。情感既然能控制人的行为，那么必然会产生各式各样的行为结果。或对或错，或好或坏。问题的关键就在于，人往往却无法确定受情感支配的行为是否是可选择的唯一途径。那么，在大脑产生情感思维活动后，形成一种潜在的模式前，能否找到一个正确的处理方法呢？这就是为什么要进行情感分析的原因了。

情感的范畴很宽泛，爱情，亲情，友情等。本分析师才疏学浅，不能面面俱到。也就是地说：只针对，剖析一部分人群困惑，迷茫的情感问题。目的只有一个：通过分析，剖析问题，找出原因，提供建议，希望能对痛苦，迷茫，犹豫，徘徊，挣扎在情感漩涡中的朋友们有所帮助。

情感分析师不是万能的。只是一根火柴的作用，点亮心灯。至于路怎么走，全靠自己了。

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。

分析和研究人的情感是一个复杂的过程，需要结合多个因素和方法。以下是一些常见的方法和技巧：

观察非语言表达：情感通常通过非语言表达来展示，包括面部表情、姿势、手势、眼神等。观察这些非语言信号可以提供关于一个人情感状态的线索。

倾听和观察语言表达：人们在语言中常常流露出情感，包括词语的选择、语调、语速等。倾听和观察一个人的语言表达可以帮助你了解他们的情感体验。

提问和探索：与他人进行深入的对话，提出开放性的问题，探索他们的情感体验和内心感受。通过主动与他人交流，你可以更好地了解他们的情感世界。

了解背景和经历：一个人的情感体验通常受到他们的背景和经历的影响。了解一个人的背景故事、家庭环境、教育背景等，可以提供更多的背景信息来理解他们的情感。

使用情感分析工具：一些科学研究和心理学领域的专业人士使用情感分析工具来研究和测量情感。这些工具可能包括问卷调查、心理测量仪器、脑部扫描等，通过客观的数据来分析和研究情感。

学习心理学和情感科学知识：深入学习心理学和情感科学领域的知识可以提供更多的理论框架和研究成果，帮助你理解情感的本质和影响因素。

需要注意的是，分析和研究他人的情感是一项复杂的任务，需要综合考虑多个因素，并且要尊重他人的隐私和个人边界。在进行情感分析时，保持尊重、开放和理解的态度非常重要。

情感分析的粒度是指定义情感极性的颗粒度大小，即从哪里开始分析情感。它可以分为句子级情感分析和实体级情感分析。

句子级情感分析是基于单个句子进行分析，通过分析文本中的每一个句子来确定该句子的情感倾向，进而判断整段文本的情感趋势，粒度相对较粗。

实体级情感分析是基于文本中的每一个实体进行情感分析，可以识别句子中对实体的情感色彩，例如对人物、组织、产品等进行情感评价。粒度相对较细。

不同的应用场景和需求，需要精细的情感分析，因此不同的应用和目标，其情感分析的粒度也应该有所区别和调整。