情感分析方法

什么是情感分析？

情感分析（Sentiment analysis）是自然语言处理（NLP）领域的一个任务，又称倾向性分析，意见抽取（Opinion extraction），意见挖掘（Opinion mining），情感挖掘（Sentiment mining），主观分析（Subjectivity analysis）等，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，如从电影评论中分析用户对电影的评价（positive、negative），从商品评论文本中分析用户对商品的“价格、大小、重 量、易用性”等属性的情感倾向。

情感分析的主要方法

现阶段主要的情感分析方法主要有两类：

基于词典的方法：该方法主要通过制定一系列的情感词典和规则，对文本进行段落拆解、句法分析，计算情感值，最后通过情感值来作为文本的情感倾向依据。

基于机器学习的方法：这种方法又分为（1）基于传统机器学习的方法；（2）基于深度学习的方法。

该方法大多将问题转化为一个分类问题来看待，对于情感极性的判断，将目标情感分类2类：正、负，或者根据不同程度分为1-5类。对训练文本进行人工标标注，然后进行有监督的机器学习过程。