情感分析，也称为观点挖掘，目标是从文本中分析出人们对于实体及其属性所表达的观点和情绪。
情感分析的应用
有关情感分析的研究：
- 票房预测
- 政治选举
- 股票市场预测
情感分析研究
针对不同文本颗粒度的情感分析研究
根据文本颗粒度可以划分三个级别：篇章级、句子级、属性级
根据观点类型划分：常规型观点、比较型观点。
常规性观点针对一个目标实体或其属性表达情感倾向，比较型观点比较多个实体的共同属性。
情感词典及其问题
情感词也称为观点词。
仅仅依靠情感词典进行情感分析不够，问题主要有：
- 情感词的倾向性会随着应用领域以及所在上下文的变化而变化。
- 一个句子即使出现情感词，不一定会表达情感。
- 讽刺句句式难以处理。
- 句子可能不出现任何情感词，一般在陈述事实，但可能隐含作者观点。
辩论与评论分析
社会媒体中两种类型文本：单一型帖子、在线对话。
在线对话要特别分析，发现争论焦点以及核心问题，试图判别真实意图。
意图挖掘
垃圾观点检测与评论质量
情感分析是迷你NLP任务
情感分析是自然语言处理的子领域，涉及了NLP几乎所有核心问题，例如：词汇语义、指代消解、词义消歧、篇章分析、信息抽取以及语义分析等。
本文作者：
Yao Zhu
发布时间： 2019-10-15
最后更新： 2019-10-18
本文链接： https://juoyo.github.io/posts/5a0deea4.html
版权声明： 本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。转载请注明出处！
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