什么是大数据情感分析?情感分析的主要目的是什么

1、大数据情感分析是指利用大数据技术和自然语言处理技术，对海量的文本数据进行分析和挖掘，从中提取出文本中所包含的情感信息，

2、情感分析的主要目的是通过计算机技术和语言学知识，帮助人们更好地理解和分析大量的文本数据，并从中挖掘出有用的信息。

以上乃摘抄。希望可以帮到你。1、感情;考点解密：

文章是作者情感观点态度的载体，阅读就是读者同作者情感态度碰撞的过程。作者的情感态度是作品的核心也是理解文章的关键，抓住了文章的思想情感，才能到达和作者情感的共鸣；抓住了作者的观点态度，才能从文章中获取有价值的信息。把握作者的情感态度观点历来是现代文阅读的重点考查项目，属于深层阅读。有时候作者的思想感情观点态度等同文章的主旨或中心思想，但有时候所分析的内容只是作者就文中的某一点、某一事表达的情感或看法。一般说来，议论性说明性的文章这些内容往往都是显性的，直接表现的；记叙类文章则比较含蓄，是间接的，需要经过一番揣摩，才可以领悟到作者的情感感受和人生见解。

作者的思想情感是指作者在作品中所融入的的思想情感倾向，如爱憎、好恶、赞扬与批评等体现个体情感价值的。作者的观点，就是作者对事物或事例所持的看法主张以及所蕴含的道理等；作者的态度是指作者在文中所表现出的肯定与否定、褒与贬等对事物的认识。不同文体考查时体现的侧重点也有所不同。对于记叙类文章而言重在考查对作者思想感情态度的理解认识，对于说明类文章和议论性文章来说重在考查对作者观点和见解的把握。

这类题的考查常见的角度有：直接考查，如理解文中表达了作者这样的感情（或观点、态度是什么）；间接考查，如分析文章结构，把握文章思路（或归纳文章中心思想）等。主要考查内容是正确归纳表述作者的情感、态度、观点，或者是能对体现人物观点、情感和态度的相关文字分析理解。

真题解析：

例1（2011年佛山《大自然之歌》）纵观本文，作者在文中书写了什么情怀？

解析本题考查的是作者所表达的思想感情。解答此题，首先要正确把握作者所描述的对象，进而通过描写对象把握作者的思想感情，因为作者的好恶、爱憎，是寄寓在描述对象中的。同样2011年内江市《那树》（选文前5段描写了“那树”的哪三个方面？表达了作者对“那树”怎样的感情）也是如此。这样的考题必须在对描写对象充分理解的基础上才能正确归纳。本文中作者描述的对象是森林。森林在作者笔下充满诗意和灵气，散发着诱人的魅力。由此，我们可以体味到作者对森林的多种美好感受。但我们不能停留在作者“热爱森林”这一感情层面上，而应当将其拓展、升华。联系全文来看，作者笔下的森林，实际上是一种美好环境的象征，它寄托了作者向往美好环境、热爱生活的情怀，并且在这种向往中抒发了作者对生命的感悟——循环回复、生生不息，是永恒的自然法则。

例2（2011年湖州市《最好的圣诞礼物》） 阅读全文，说说“我”对“老人”的情感态度发生了怎样的变化

解析 此题也是考查对情感态度的理解能力，但文中情感态度是发生了多次的改变。做这类题要在阅读全文、疏通文意的前提下,首先要把表示情感态度的词语和语句提取出来，然后捕捉人物情感发展变化的转折点，从而理清情感态度发展变化的脉络。本文开头“古怪”“令人讨厌”“老家伙”等词语表明我和丈夫对老人的反感和厌恶；后文中“我背过脸”“不想闻到他身上散发出来的味道”“紧紧抓着埃里克的小手，生怕谁会把他抢走一样”等语句，又进一步表达了“我”的厌恶之情，表明“我”对老人的躲避态度；当写到儿子投进老人怀里，“祖孙俩”相依相偎时，“我”情感发展变化——由厌恶、躲避转变为感动。最后是儿子对老人的完全信任，老人对儿子温柔的爱抚使我由感动转变为自责、内疚。情感态度得到了升华。

例3（2011年上海《龙眼与伞》）第③-⑤段中“我”的心理状态经历了从“亢奋”→“ ”→“ ”的变化过程。

解析此题考查的是人物的心理变化过程，而人物的心理体现的就是人物情感态度，抓住人物情感态度的转变就不难找到答案。做题方法和例2相似，抓住人物变化的转折点和体现心理变化的词语句子即可。例如“没有比写到亢奋处遭受打扰更让人不快的了”可得知人物由“亢奋”转为“不快”，“我马上意识到自己犯了最不可饶恕的错误！”“我想喊住她，但羞愧使我张不开口”就会发现自己的态度发生了改变，认识到自己做错了，感到“羞愧”。

例4 （2011年衡州《弱种子也要发芽》）阅读下面句子，联系上下文，探究括号中的问题。

他把那些瘪种子一一挑了出来，只拣饱满的种子种到地里。（“一一”、“只”可以看出农民对瘪种子怎样的态度？）

解析本题考查的是根据词语理解人物态度。此类题分析时要抓住句子中的两个词语结合上下文语境进行探究，分析词语中蕴含了人物怎样的情感态度。但解题时仍然要结合全文去分析，从文章后部分那个农民对自己的残疾儿子的态度可以看出，他对同类事物的态度是厌弃冷漠，所以在播种庄稼时对瘪种子也是弃之不用毫不怜惜。“一一”表现出他对瘪种子的漠视。而“只”字则表现了农民对饱满种子的由衷喜爱。

例5 （2011年内江市《那树》） 日本福岛核泄露引发全球核电安全大讨论，结合《那树》一文所表达的观点，你认为人类在对付现代文明造成的灾害时，该有怎样的态度？

解析此题表面看是谈考生自己的态度，但如果这时考生不假思索只是一味谈出自己的观点态度就有可能出现错误。因为它隐含了前提条件，就是必须结合《那树》中作者的观点加以理解。所以做此题先要掌握作者的观点是什么，然后利用作者的观点谈出自己的见解，才能得到正确的答案。

答案对现代文明应持肯定态度，但要防止文明发展带来的负面影响。

方法提炼：

（一）根据考查的形式内容的不同，做题时可以从以下角度入手

1阐述作品中作者所持的情感态度观点，应该贴近文本内容实际，把握与人物相关的故事情节，梳理人与人、人与环境之间的关系，理解全文的主旨的基础上进行。

有时考查的是作品中人物的情感态度观点，通常情况作品中的人物往往寄托了作者自己情感态度价值观，因此作品中人物的情感态度就是作者的情感态度。

2分析关键词语、句子所含的情感态度观点，应结合该词语、句子所在上下文进行，关注句子所在的位置、句子内部的语序、句型修辞等特点。借助上下文分析特定词语、句子，理解遣词造句中流露的情感倾向观点态度。

3把握散文中作者的情感态度，散文中作者的情感态度往往蕴藏在具体物象中，要抓住描写的物象特点才能准确把握作者的情感态度。

4理解作者的情感变化，应注意抓住文本的线索(感情线索)，理解作者情感变化的转折点，从作者情感变化的各阶段中去概括。

（二）掌握作者情感态度观点的方法

1联系文章主旨进行分析

作品的主旨，是作品的灵魂。因为它既是作者构思行文的重心，又是情感态度的凝聚点。

所以在把握作者的情感态度时，往往可以借助或联系主旨来理解。

2抓住景物特征，人物的语言，体会情感态度。

“一切景语皆情语”通过对文中景物描写的分析，可以帮我们辨析其情感态度，要善于根据文中景物描写的特征看出作者的好恶和褒贬。人物的对话往往流露了作者情感态度，所以，我们在分析作者的情感态度时，不可忽视对文中人物语言的体味，通过人物的语言看作者情感态度。

3注意整体上把握文章思路脉络。

散文类文章的阅读，整体上把握好文章脉络是进行文章情感态度观点分析概括的基础。借助对作者行文思路一步步的梳理，摸清作者的情感走向。整体的基调把握准了，我们在分析概括作者的情感观点态度时就能抓准相关的核心语言信息，进行进一步的提取整合。

4注意文章题目和记叙段中议论、抒情的句子。题目是文章的眼睛，很多内容通过题目可得到启示，如记叙文的题目可能就体现着作者的感情；说明文的题目可能就告诉了说明的对象和特征；议论文的题目就可能包含着作者的观点看法等。

5从作品的文体特征入手来分析。记叙文的主旨和态度，往往是通过议论、抒情来画龙点晴的，以作者对主要人物的情感态度来表现；议论文的主旨和态度，往往在议论中点明（中心论点和分论点），在结论中重申；说明文的主旨和态度，在于所介绍的主要对象及对象的属性和内容。因此，根据文体特点抓好这些语句，就能快速把握文章中作者情感态度观点。

6掌握常用的概括表达文章作者情感态度观点的方法。

摘引原文：对于文章表述直接明确的，这是最简捷的方法。统观全文，找出能直接体现作者观点和态度的句子（如文前的点题、文中的抒情、文末的议论等）。

改造原句：有时因为要求限制作答字数，或要点分散而需要整合，可采取压缩字数、改用词语、转换表述等方法将原句进行加工完成概括表达。

自我表述：即用自己的语言对文章内容进行概括表述。关键是要能准确全面理解把握内容要点，抓住本质，要能用恰当简洁的语词表达阅读理解。常常可以通过抓文中关键语句重点词语作重新组合整理来完成。

2、关键词 ，关键要看什么关键词，做阅读有时抓不住重点时，建议你先看标题在略读文章，感知大意，标题、首末句、段落开头结尾句、段落转折句等，往往是解题的突破口。有时需要依据情况来选择阅读顺序，像你这种情况，建议你先做完以上工作后，看题目，更加针对得寻找信息。

先说大数据时代舆情数量庞大，来源众多，网站信源也很多。舆情情感分析单纯依靠人工数据难以量化，工程量大，借助舆情分析平台是不错的选择。

西盈舆情分析系统可以实现以下功能：

1、可以做到对舆情信息的分类研判（包括舆情的热点、负面、地域等）、及时预警、科学的分析（时间节点分析、图表分析、报告分析等）以及辅助建立预警机制，提供科学的决策依据。企业购买舆情监测系统已经是常态了，很多舆情危机的出现都会读直接影响企业的形象、经济利益、产品的推广等等。

2、内置数据模型知识库（数据分析方法库），由若干成熟的模型（数据算法）（维稳、治安、环保、交通运输、医疗、教育、卫生等）的代码和技术文档构成，并能够进行模型的拼接，引入和相互无缝引用。

3、实时显示分析引擎领域、属性、项目、日志、入库和统计图表信息，异常情况系统发出警示。实时显示目前系统运行详细日志，包括任务运行时间、文本处理时间、入库情况、知识库匹配情况、引擎数据库状态等。

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>