文本情感分析

通过计算机技术，自动分析文本、图像或视音频等对象所包含的情感倾向及其强度 •例如：正面或负面、喜欢或讨厌、快乐或悲伤、愤怒和恐惧等 情感计算的分类 •主观性（Subjectivity） –主观性、客观性和中性 •情感倾向（Orientation） –正面（褒义）、负面（贬义）和中性 文本情感分析，又称情感计算，是一种利用计算机技术自动分析文本、图像或视音频等对象所包含的情感倾向及其强度的科学技术。情感分析主要涉及两个核心概念：主观性和情感倾向。 主观性是指文本、图像或视音频内容是否表达了个人的观点和感受。根据主观性的程度，可以将内容分为主观、客观和中性三种类型。主观内容直接表达个人情感，如“我非常喜欢这部电影”，而客观内容则不含有情感色彩，比如“这部电影的导演是史蒂文·斯皮尔伯格”。中性内容则介于两者之间，不一定带有强烈的情感色彩，例如“这部电影时长120分钟”。 情感倾向则是指内容表达的情感是积极的、消极的还是中性的。情感倾向的分类通常包括正面（褒义）、负面（贬义）和中性。正面情感可能表现为“这部电影精彩绝伦”，负面情感可能被表述为“这部电影令人失望”，而中性情感可能是“这部电影是系列电影的最新作品”。 情感计算的应用领域广泛，包括但不限于： 1. 商业和组织：通过情感分析，企业可以进行产品和服务的基准测试，市场情报收集，了解消费者情感和意见。企业通过在用户生成的内容中放置广告，根据内容的情感倾向选择广告内容，例如当用户赞扬某个产品时放置广告，或者在竞争对手产品遭受批评时放置广告。 2. 个人用户：消费者在购买产品或使用服务时，会关注其他人的意见。他们对政治话题感兴趣，希望寻找其他人对该话题的看法。情感分析帮助他们通过搜索引擎和社交媒体快速检索到相关的情感表达。 3. 广告投放：根据用户生成内容中的情感倾向进行广告投放，如在积极评论中投放正面广告，在批评性评论中投放竞争对手的广告。 然而，情感分析面临诸多挑战： 1. 判断文档或其部分内容（如段落或语句）是否主观，这是一个复杂的问题，因为即使是同样的表述，也可能在不同的上下文中表达不同的情感色彩。 2. 语言表达的丰富性和复杂性。例如，“电池续航时间2小时”表达的是一个客观事实，而“电池只续航2小时”则带有明显的主观情感色彩，表达了不满意的情绪。 3. 单个关键词可能在不同的上下文中表达不同的情感倾向，如“好”既可以表达积极情感，也可以在某些上下文中是中性的，甚至在特定语境下表达消极情感。 文本情感计算的实现涉及几个关键领域： 1. 词或短语的情感倾向：识别具有情感色彩的词汇或短语，这些词汇或短语能够影响句子或文档的情感倾向。 2. 文档与句子的情感倾向：综合考虑文档或句子中的所有情感元素，确定整体情感倾向。 3. 观点挖掘：通过特征或比较的方式挖掘文本中的观点。这包括基于特征的观点挖掘和比较式观点挖掘。 在进行情感分析时，还需注意词语的情感色彩并非固定不变，某些词汇（如“好”）在不同上下文中情感色彩会有所变化，称为上下文依赖的情感词。而另一些词汇（如“美丽”）则具有固定的情感色彩，称为上下文独立的情感词。 总结以上内容，情感计算的概念、应用和挑战为文本情感分析提供了完整的理论和实践框架。通过识别和理解文本中的情感信息，企业和个人用户都能在产品评价、市场分析、广告投放和个人决策等方面做出更为明智的选择。