网络社交媒体的情感认知与计算
基于大数据分析的网络舆情的情感分析与趋势预测
基于大数据分析的网络舆情的情感分析与趋势预测网络舆情是指社会上广泛传播的一种舆论现象，其主体是互联网上产生并传播的各种信息、舆论和观点。
随着互联网和社交媒体的普及，网络舆情对个人、组织和社会产生的影响越来越明显。
了解网络舆情的情感分析与趋势预测对于政府、企业和个人来说都具有重要意义。
因此，基于大数据分析的网络舆情的情感分析与趋势预测成为研究的热点之一。
情感分析是一种通过研究和分析观点、评论和观点表达者的认知和态度，识别并理解其中的情感倾向的技术手段。
情感分析可以帮助我们理解舆情事件对公众和其他相关方的情感影响，对于政府、企业和个人来说，可以根据这些情感倾向来制定相应的应对措施。
基于大数据分析的情感分析使用计算机技术和自然语言处理技术，对大量网络舆情数据进行分析，从中提取情感信息。
通过对情感信息的整理和统计分析，可以得出网络舆情的情感倾向。
同时，基于大数据分析的网络舆情的趋势预测可以帮助我们预测未来的舆情发展方向。
通过对历史舆情数据的分析和挖掘，结合相应的机器学习算法，可以对未来的舆情趋势进行预测。
这对政府、企业和个人制定相应的决策和应对策略非常重要。
例如，对于政府来说，可以根据舆情的趋势预测，及时调整政策和应对措施，以应对可能出现的社会问题。
对于企业来说，可以根据网络舆情的趋势预测，及时调整营销策略和产品定位，以提高企业的竞争力。
在进行网络舆情的情感分析与趋势预测时，需要遵循以下几个步骤：1. 数据收集与清洗：首先，需要收集网络舆情的相关数据，包括文章、评论、社交媒体数据等。
然后，对数据进行清洗，去除干扰、重复或不相关的信息，保证数据的准确性和可靠性。
2. 情感分析：接下来，可以使用自然语言处理技术和机器学习算法，对网络舆情数据进行情感分析。
情感分析包括情感分类和情感强度分析，可以通过识别关键词、情感词典和情感模型等方法来进行。
3. 舆情趋势预测：在进行舆情趋势预测时，可以应用时间序列分析、关联规则挖掘、文本分类等方法，利用历史舆情数据进行预测模型的训练。
社交媒体的挑战与机遇构建真实的社交网络
社交媒体的挑战与机遇构建真实的社交网络社交媒体的兴起已经改变了我们的生活方式和社交方式。
然而，它也带来了一系列挑战和机遇，尤其是在构建真实的社交网络方面。
本文将探讨社交媒体所面临的挑战，并提出一些方法来构建真实的社交网络。
一、挑战：1.信息过载：社交媒体平台上充斥着大量的信息，用户往往会被各种信息淹没。
他们可能会发现自己无法分辨真实和虚假的信息，从而影响到他们的决策和互动。
2.社交虚假：社交媒体创造了一种虚假的社交环境，用户倾向于展示自己的美好生活，而隐藏真实的自我。
这导致用户之间存在着一定的误解和欺骗。
3.隐私问题：社交媒体用户常常会忽略他们个人信息的隐私问题。
他们可能会泄露过多的个人信息，从而成为隐私泄露和信息滥用的受害者。
二、机遇：1.跨越地域限制：社交媒体打破了时间和空间的限制，使得人们可以与世界各地的人们进行沟通和交流。
这为构建真实的社交网络创造了机遇。
2.群体互动：社交媒体促进了大规模群体互动，为用户提供参与不同社交活动的机会。
用户可以通过在线论坛、社交群组等方式，与感兴趣的人们分享观点和经验。
3.个人认知提升：社交媒体提供了一个平台，让用户可以更多地了解自己和他人，通过分享和交流，提高个人的认知水平。
三、构建真实的社交网络的方法：1.关注内容的真实性：用户在社交媒体上进行信息的获取和分享时，要重视内容的真实性。
要善于辨别虚假信息，并尽量避免传播虚假信息。
2.塑造真实的自我：在社交媒体上，要真实地展示自己的生活和情感。
不要过于追求虚假的形象，而是保持真实和真诚。
3.保护个人隐私：用户在使用社交媒体时，应该保护自己的个人信息和隐私。
不要随意泄露个人信息，同时设置好隐私设置，控制自己的信息对外公开的程度。
4.积极参与社交活动：通过积极参与线上和线下的社交活动，与他人建立真实的联系和关系。
多参与有意义的讨论和交流，提高自己的社交能力。
总之，社交媒体既带来了挑战，又提供了机遇。
要构建真实的社交网络，我们需要关注信息的真实性，塑造真实的自我，保护个人隐私，并积极参与社交活动。
关于社交媒体中图片与文字关联模型的情感计算
述 了图像 或 图像 区域所 对应景物 的表面 性质 。
三 、 课题 结 论
本文 主要是 考察 图片 的色彩特 征 以及 纹理 特征 。通过使
的处 理之后 ，一条 微博文 本就会 表示成 一 串词 语 的组 合 。
图片预处理 ：
用Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 、ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 等 软 件 对 图像 特 征 信 息 进 行 提 取 之 后 我 们
觉 ，图片 “ 凌 乱”程 度弱 的往 往带有 平 和宁静 的标 签 。通 过
一
Ｐ（ ）
式 子 中 ，ｑ 表 示情 感 （ 积极 、消 极 、客观 ），ｗ 表示 一 条 微博 。对 于不 同的情感 来说 ，Ｐ （ ｗ） 是相 同 的 ，而在 文本 的 训 练语料 库 中 ， 假 设几种情 感 的微 博数 量相等 ， 因此 Ｐ（ ｑ ｌ ｗ）
特征 提取 与匹配 方法 ：纹理 特征 也是一 种全 局特 征 ，它也 描
等 ；ｂ 、去 除 图 片 的 地 址 文 本，例 如 ： ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ． ｂ ａ ｉ ｄ ｕ ．
ｃ ｏ ｍ／ …… ａ ｂ ｃ ． Ｊ Ｐ ｇ ；ｃ 、去 除无 意义符 号 ；ｄ、分 词 ，本 文使用 中 科院 Ｉ Ｃ Ｔ Ｃ Ｌ Ａ Ｓ软件 进行 分 词 与词 性 标注 ；ｅ 、去 除停 用词 ， 包 括代 词 、助 词 等 ，如 “ 的” 、 “ 他／ 她 ”之 类 。完成 上 述
３ ． 词 语分类 器 ：文字 情感 分析方 面本 文使 用 了情 感词 判 断方 法 ，词语 的分类 器使用 朴素 贝叶斯 （ Ｎ Ｂ） 分类 器 。下面
分别 介绍 本文采 用的情感 词判 定与词语 分类器 。
而 中心 图像为 暖色 系的 图片也 带有愉 悦 的标签 。而 整体弱 对
多模态情感识别与理解发展现状及趋势
多模态情感识别与理解发展现状及趋势目录一、内容简述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述 (4)二、多模态情感识别技术发展现状 (6)2.1 基于文本的情感识别 (7)2.1.1 基于词典的方法 (8)2.1.2 基于机器学习的方法 (8)2.1.3 深度学习在文本情感识别中的应用 (10)2.2 基于图像的情感识别 (11)2.2.1 静态图像情感识别 (13)2.2.2 视频情感识别 (14)2.3 基于语音的情感识别 (15)2.4 多模态情感识别系统 (15)2.4.1 系统架构 (16)2.4.2 数据融合策略 (17)三、多模态情感理解发展现状 (19)3.1 情感分类 (20)3.2 情感倾向分析 (21)3.3 情感强度预测 (22)3.4 情感角色识别 (24)四、发展趋势与挑战 (26)4.1 技术发展趋势 (27)4.2 应用发展趋势 (28)4.3 存在的挑战 (30)4.3.1 数据隐私与伦理问题 (31)4.3.2 模态间的交互与协同 (33)4.3.3 跨语言与跨文化情感识别 (34)五、未来展望 (35)5.1 新型算法与技术 (36)5.2 个性化与定制化服务 (37)5.3 与其他领域的融合与应用 (38)六、结论 (40)6.1 主要研究成果总结 (41)6.2 对未来研究的建议 (42)一、内容简述随着人工智能技术的飞速发展，多模态情感识别与理解已经成为了计算机科学和人机交互领域的研究热点。
多模态情感识别与理解是指通过整合多种模态的信息(如文本、语音、图像等)来识别和理解人类的情感状态。
这种技术在很多应用场景中具有广泛的应用前景，如智能客服、社交媒体分析、心理健康评估等。
本文将对多模态情感识别与理解的发展现状及趋势进行详细阐述，包括相关技术的研究成果、应用案例以及未来的发展方向。
通过对这些内容的梳理，旨在为读者提供一个全面了解多模态情感识别与理解的视角，并为其在实际应用中提供有益的参考。
网络留言表达的情感分析与处理
网络留言表达的情感分析与处理随着互联网的普及和快速发展，人们在日常生活中越来越频繁地使用网络进行交流和表达。
作为一种新型的交流形式，网络留言成为了人们表达情感的重要途径之一。
然而，网络留言的特殊性也带来了一系列情感表达和处理上的挑战。
本文将结合现有研究成果和实际案例，探讨网络留言表达的情感分析与处理，以期为人们更好地利用网络留言进行情感表达和交流提供一些有益的借鉴和启示。
一、网络留言情感表达的特点和挑战相比于日常生活中的面对面交流和书信等传统交流方式，网络留言具有独特的特点和优势。
首先，网络留言具有时效性和即时性，在信息传递速度和交流范围上较传统方式有明显优势。
其次，网络留言可以承载更加丰富和多样化的情感表达，通过文字、表情符号和图片等多种方式表达情感，具有更高的表达自由度和扩展性。
然而，网络留言情感表达同时也存在一系列挑战和问题。
首先，由于缺乏面对面交流的语音、肢体等细微因素，网络留言情感表达容易被误解和误读。
例如，同一句话在不同语境下可能有不同的情感倾向，需要读者进行情感推断和理解。
其次，网络留言情感表达可能存在情感不一致和虚假的问题。
由于语言、文化和个人认知等因素的影响，同一文字表达可能被不同人理解为不同的情感。
此外，在互联网上，有些人可能会通过网络留言来故意表达不真实的情感，或者进行谩骂和诽谤等负面行为，对于这些情况，需要进行情感检测和处理。
二、网络留言情感分析的方法和应用为了应对网络留言情感表达的挑战和问题，研究者们提出了一系列情感分析的方法和应用。
情感分析是一种利用自然语言处理和机器学习等技术，对文本进行情感识别和分类的技术。
其主要分为基于词典的方法、基于机器学习的方法和混合方法三种。
基于词典的方法主要通过构建情感词典和情感强度词典等，以识别并评估文本中的情感信息。
基于机器学习的方法则主要通过对情感样本进行训练和学习，以通过自动判别算法对未知的文本进行情感分类。
混合方法则主要将基于词典的方法和基于机器学习的方法进行结合，以提高情感分析的准确性。
以情动人：情感在网络公共领域中的机制及作用——以网易云音乐平台为例
传媒e 时代摘要:文章以网易云音乐平台为例,从结构、表征、互动三个维度考察中国互联网公共领域的内在机制,以期通过个案剖析情感在网络公共领域中的形态及作用。
研究发现,情感在与主要用户群体的互动中为平台赋予了新的意义和内涵,平台自身也利用情感制造营销场景,唤醒用户情感表达的欲望,并通过相关功能的搭建打通情感表达的渠道。
除此之外,“节点化”的用户也利用情感彼此连接,这种连接让平台增加了新的功能属性,也成为用户生活的减压阀。
文章以典型案例的分析呼应对公共领域的理性范式的质疑,希望打开情感在公共领域研究中的想象空间。
关键词:网络公共领域情感网易云音乐以情动人：情感在网络公共领域中的机制及作用———以网易云音乐平台为例阴唐瑞言随着网络媒体的快速发展，网络公共领域成为人们理性交流、平等沟通的期待场域，但是，哈贝马斯提出的“理性主义范式”也遭到许多学者的质疑。
研究者逐渐关注到“情感”在公共领域中的独特作用，例如作为动员力量激发公众参与公共事务的讨论，亦或是激发集体身份认同从而构建集体记忆等。
但是相关领域的研究中还缺少对情感如何在平台机制中发挥作用的相关研究，特别是没有关注到不同平台的情感结构。
网易云音乐作为中国大型的社交音乐平台，为大众提供了宣泄情感、发表观点的渠道。
网易云音乐创建了情感的交流空间，也借助情感营销屡次引发社会共鸣。
这为研究情感在不同平台的角色提供了一个合适的案例。
本文以网易云音乐作为案例来研究情感在公共领域中的作用，以期从文化生活层面给予公共领域中的情感研究以更开阔的角度。
文献综述公共领域的发展及中国研究。
早在十七世纪，汉娜·阿伦特、布鲁纳、熊彼特、杜威等学者就从不同方面研究过“公共领域（Public sphere ）”，哈贝马斯进一步发展了公共领域理论，成为该理论的集大成者。
他将公共领域定义为一个“由私人集合而成的公众的领域；但私人随即就要求这一受上层控制的公共领域反对公共权力机关自身，以便就基本上已经属于私人，但仍然具有公共性质的商品交换和社会劳动领域中的一般交换规则等问题同公共权力机关展开讨论”。
青少年使用社交媒体的后果是什么？
青少年使用社交媒体的后果是什么？社交媒体是现代社会的一部分，随着科技的进步，它的受众范围越来越广。
但是，青少年使用社交媒体的后果究竟是什么呢？以下是几个值得注意的方面：一、对情绪和心理健康的影响社交媒体让青少年能够轻松地通过互联网交流，但在现实中却更难以应对社交情境。
由于社交媒体的实质是“虚拟社交”，缺少了面部表情，儒容斯文等非语言交流方式，很难获得丰富的交往经验，而且实时回应也会带来过多的压力。
不少研究表明，青少年长时间使用社交媒体，容易造成情绪问题，如焦虑、抑郁、自闭及社交恐惧等。
二、对社交能力和情感认知的影响社交媒体使人们可以无限制地添加好友、置换群组，但由于是虚拟的，又缺少非语言交流，对表情和话语的理解更少，难以培养正常的情感认知能力。
相对于现实生活，青少年在社交媒体上更容易有“度假模式”，表达自己的阴阳面更少，常常生活在一个虚幻的世界里。
研究表明，社交媒体会影响青少年的社交能力。
这些影响可能持续到成年。
三、对学习和创造力的影响社交媒体的使用浏览量越来越多，越来越多的人使用社交媒体来获取有用信息和实时更新的消息。
但是过度使用社交媒体，尤其是通报、短信和通知等功能会不断打断注意力和花费学习时间，降低学习效率和学习成果。
同时，社交媒体对创造力和想象力的激发也不如现实中的人际交往。
四、对安全的影响社交媒体的安全性一直是人们关注的焦点。
青少年常常缺乏较强自我保护的能力。
其次，社交媒体上会有很多潜在的安全问题，例如身份识别、个人信息泄露以及认识犯罪分子等。
五、对时间和健康人际关系的影响社交媒体是个人使用的互动媒介，即相互分享信息和意见的平台。
然而，由于过分沉迷于社交媒体，可能会使人们身体虚弱，情感疲惫。
长时间使用还会影响与人交往的关系和真实的亲密关系。
此外，过度接收社交媒体的信息，缺乏隐私的保护，容易引起生理上的风险，如睡眠不足、头痛等。
总之，虽然社交媒体可以带来很多好处，但是不合理而过度的使用会对青少年带来不良的影响。
如何利用神经网络进行情感分析与识别(Ⅰ)
在当今社会，信息爆炸的时代，人们通过各种渠道获取大量的文字、图片和视频信息。
随着社交媒体的兴起，人们在日常生活中产生的文本和多媒体信息也越来越多。
这给我们带来了便利的同时，也给信息处理和情感分析带来了挑战。
神经网络作为一种重要的人工智能技术，被广泛应用于情感分析和情感识别的研究和实践中。
神经网络是一种模仿人脑神经系统结构和功能的数学模型，通过大量的数据训练，使得神经网络能够自动地从数据中学习规律和特征。
在情感分析和识别中，神经网络可以通过学习大量的文本、图片和视频数据，自动地识别和分析其中的情感和情绪。
在文本情感分析方面，神经网络可以通过学习大量的文本数据，识别文本中的情感和情绪。
一种常见的方法是使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对文本进行建模和特征提取，然后使用全连接神经网络进行情感分类。
通过这种方式，神经网络可以自动地分析文本中的情感倾向，如积极、消极或中性等。
这种技术可以应用于社交媒体舆情分析、产品评论情感分析等领域。
在图片和视频情感分析方面，神经网络可以通过学习大量的图片和视频数据，识别其中的情感和情绪。
一种常见的方法是使用卷积神经网络对图片和视频进行特征提取和情感识别。
通过这种方式，神经网络可以自动地分析图片和视频中的情感倾向，如快乐、悲伤或愤怒等。
这种技术可以应用于情感识别机器人、智能监控系统等领域。
除了情感分析和情感识别，神经网络还可以应用于情感生成和情感交互。
情感生成是指通过神经网络模型生成具有情感色彩的文本、图片和视频。
情感交互是指通过神经网络模型实现对话系统中的情感表达和理解。
这些技术可以应用于情感机器人、情感智能助手等领域。
当然，神经网络在情感分析和情感识别领域也面临一些挑战和问题。
首先，情感是一种主观的体验，不同的人对同一件事情可能产生不同的情感反应。
因此，如何建立客观有效的情感标注数据集是一个关键问题。
其次，情感是一种复杂的心理过程，涉及到语言、图像、声音等多种信息形式。
心理学方法解读社交媒体成瘾
心理学方法解读社交媒体成瘾社交媒体的出现给人们的生活带来了巨大的便利，但也不可忽视的是，与社交媒体相关的成瘾问题也越来越严重。
在心理学的视角下，我们可以运用一些方法来解读社交媒体成瘾的原因以及应对方式。
一、社交媒体成瘾的定义和特点社交媒体成瘾被定义为在过度使用社交媒体时对其产生依赖，并出现不可控的行为以及对日常生活的干扰。
其特点主要表现在以下几个方面：1. 冲动性：社交媒体使用者会有强烈的冲动去检查新消息、点赞或评论。
2. 忽视时间：对社交媒体的使用容易导致时间的不合理分配，以至于忽视了现实生活的重要活动。
3. 隔离感：过度使用社交媒体可能导致社交隔离，缺乏与他人面对面的交流和沟通。
4. 情感波动：社交媒体的使用会引起用户情绪的波动，积极的互动可以带来愉快的情绪，而消极互动则可能导致焦虑和抑郁。
二、1. 行为主义解释：行为主义认为社交媒体成瘾是由于操作习惯形成的。
用户通过频繁地使用社交媒体，获得了快速满足和奖励感，从而形成了条件反射，产生了成瘾行为。
2. 认知解释：认知心理学认为社交媒体成瘾是由于个体对其功能的过高评价和自我认同的依赖。
使用社交媒体可以满足用户的个人认同需求，同时也可能激发出对自我形象的不安与负面评价，导致使用者进一步沉迷于社交媒体。
3. 社会心理学解释：社交媒体成瘾与用户的社交需求有关。
人类是社会性的动物，渴望与他人建立联系。
使用社交媒体可以满足用户的社交需求，但过度使用可能导致依赖和隔离感。
三、治疗和预防社交媒体成瘾的心理学方法1. 认知行为疗法：通过认知重构和行为干预，帮助成瘾者正视成瘾问题，并通过建立适当的时间管理技巧和目标设定来减少对社交媒体的依赖。
2. 情绪调节策略：帮助成瘾者学会有效处理负面情绪，包括压力、焦虑和抑郁等，避免将情绪倾泻到社交媒体上，通过寻找替代性的情感支持渠道。
3. 社交技巧培训：帮助成瘾者恢复与他人面对面的交流能力，提升社交技巧，减少对虚拟社交的依赖。
社交媒体对个人认知和情感健康的影响研究
社交媒体对个人认知和情感健康的影响研究引言：随着互联网技术的发展，社交媒体已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。
然而，社交媒体的普及和使用也引发了许多关于其对个人认知和情感健康的影响的担忧。
本文将探讨社交媒体对个人认知和情感健康的影响，并从依赖性、焦虑和孤独感、自我形象和自尊心方面进行分析和讨论。
一、依赖性：社交媒体的使用已经成为许多人的日常习惯，人们在无意识中花费大量时间浏览和参与社交媒体活动。
研究表明，社交媒体使用过度可能导致个人对社交媒体的依赖性，形成一种虚拟世界的精神依赖。
这种依赖性可能导致个人对社交媒体的过度依赖，忽视现实生活中的真实人际关系和活动。
这种虚拟世界的依赖性可能对个人的认知和情感健康造成负面影响。
二、焦虑和孤独感：社交媒体的使用也与个人焦虑和孤独感之间存在一定的关联。
研究发现，过度使用社交媒体的人更容易感到孤独和焦虑。
社交媒体上的互动虽然提供了交流的平台，但并不能代替真实的人际交往。
虚拟关系的不稳定性、不真实性以及对他人的虚假表现可能导致人们感到孤独和焦虑。
此外，社交媒体上的虚拟世界也容易引发负面的情绪，如嫉妒、羡慕和自卑心理，进一步加重个人的焦虑和孤独感。
三、自我形象和自尊心：社交媒体对个人自我形象和自尊心也产生了重要的影响。
社交媒体上经常出现的完美生活和外貌标准可能导致个人比较和自我否定。
许多人会感到压力，想要在社交媒体上展示一个完美的自我形象，而忽视真实的自我。
这种比较和自我否定可能导致个人的自尊心受到伤害，产生焦虑和抑郁等情绪问题。
此外，社交媒体的过滤和编辑功能也让人们更容易掩盖自己的缺点和不足，进一步加深了对于完美形象的追求，对个人自尊心造成了负面的影响。
结论：社交媒体的普及和使用给个人的认知和情感健康带来了诸多挑战。
虽然社交媒体能够提供交流和连接的机会，但其对个人依赖性、焦虑和孤独感、自我形象和自尊心的负面影响也不容忽视。
为了减少这种负面影响，个人应该有意识地控制社交媒体的使用时间和方式，并加强真实的人际交往。
社交网络下的情感计算与分析
社交网络下的情感计算与分析随着社交网络的日渐流行，人们在网络上的交往和沟通方式也在发生着巨大的变化。
越来越多的人选择通过社交媒体平台来交友、分享生活，并表达自己的情感。
然而，这样大量的数据也给如何了解人们的情感、心理带来了无限的可能性。
社交网络下的情感计算与分析，既可以让我们更好地了解人类的情感和行为，也能为推荐系统、广告营销等领域提供更为准确的支持。
1. 社交网络上的情感表达社交网络作为一个相对匿名的交际平台，为人们提供了表达自我和情感的空间。
比如，人们可以在微博上发布日常点滴，分享自己的喜怒哀乐，或者在Twitter上通过#标签来表达自己对某一事件的看法，与其他人进行交流和互动。
这些信息中几乎都包含着丰富的情感元素，这种情感元素通过情感分析可以被提取出来，并且可以被用来理解情感和行为的模式。
2. 情感计算与分析的意义社交网络上的情感计算与分析意义深远。
首先，它可以为社交媒体平台提供更准确、个性化的服务。
通过对用户情感状态的了解，平台可以推荐更适合用户口味的内容、好友，增加用户对平台的粘性。
其次，情感计算与分析对于广告营销领域来说也有着巨大的作用。
在迅猛发展的电子商务领域，为了能够更加有针对性的展示广告，对广告投放人群的情感特征的把控也变得越来越重要。
同时，情感计算和分析也可以应用于诊断和治疗精神疾病，通过从社交媒体等数据中提取情感特征，来更好地辅助对一些心理疾病的诊断和治疗。
3. 社交网络中的情感特征提取提取社交网络中的情感特征是情感计算和分析的重要步骤。
目前常用的方法有基于机器学习的方法和基于词典的分析方法。
基于机器学习的方法，需要我们先将原始数据转化为数字形式的向量，再利用类似于支持向量机、决策树等机器学习算法来构建情感分类器。
相较于基于词典的分析方法，基于机器学习的方法可以获得更高的准确度。
但是，对于新出现的词汇或者语境的情感判断能力相对较弱。
4. 情感计算和分析的不足虽然情感计算和分析取得了一些进展，但是仍然存在一些不足，例如情感计算的精度和可靠性有时并不理想。
媒体行业中的情感分析技术的应用研究
媒体行业中的情感分析技术的应用研究概述：情感分析技术是一种将自然语言处理、机器学习和文本挖掘等技术结合在一起，用于识别、提取和分析人们在文本中所表达的情感和情绪的方法。
在当今互联网时代，媒体行业作为人们获取和传播信息的重要渠道，情感分析技术的应用为媒体行业提供了有力的工具。
本文将探讨情感分析技术在媒体行业中的应用研究，并重点关注其在新闻、社交媒体和广告方面的应用。
一、情感分析技术在新闻行业的应用1.1 新闻情感分析的意义新闻是媒体行业的核心内容，而情感分析技术可以帮助新闻从大量的文章中筛选出对读者最具情感价值的内容，从而提升新闻传播的效果。
通过情感分析技术，可以实时监测新闻报道的公众反应，了解读者对新闻事件的情感和态度，有助于新闻机构进行舆情研究和舆情预测。
1.2 情感分析技术在新闻推荐中的应用情感分析技术可以分析用户对新闻内容的情感倾向，进而为用户推荐符合其情感需求的新闻报道。
通过对用户历史行为和情感喜好的分析，可以根据用户的情感类型，提供个性化的新闻推荐服务，使用户更加满意。
1.3 情感分析技术在新闻舆情监测中的应用情感分析技术可以对社交媒体平台上的用户评论、转发和点赞等信息进行情感分析，从而实时监测新闻事件的舆情走势。
媒体机构可以根据情感分析结果，及时了解公众对新闻事件的态度和情感倾向，为新闻报道提供参考依据，并进行危机公关管理。
二、情感分析技术在社交媒体行业的应用2.1 社交媒体情感分析的意义社交媒体作为人们传播意见和情感的主要平台，情感分析技术在社交媒体行业中的应用有着重要的意义。
它可以帮助社交媒体平台了解用户对平台上的内容的情感倾向和态度，从而改进服务和推荐算法，提升用户体验。
2.2 情感分析技术在用户情感表达分析中的应用情感分析技术可以对用户在社交媒体上发布的内容进行情感分析，识别出用户所传递的情感和情绪，并分析其背后的原因。
这些分析结果可以帮助社交媒体平台更好地了解用户需求、改进推荐算法和用户关系管理。
社会认知与社会情感
社会认知与社会情感社会认知和社会情感是人类社会互动中重要的心理过程。
社会认知涉及个体对自己和他人的知觉、注意、记忆、思维和理解，并通过这些过程来构建个体与社会的关系。
而社会情感则涉及个体对他人和社会事件产生的情感反应和情感表达。
社会认知和社会情感相互关联、相互影响，共同塑造着个体的社会行为和社会生活。
本文将从社会认知和社会情感的相关研究入手，探讨其对个体和社会的重要意义。
社会认知研究表明，人们在与他人交往中会自动进行自我介入和他人介入的知觉过程。
这意味着我们会关注和注意他人的行为、言语、面部表情等信息，并根据这些信息来推断他们的内心状态和意图。
在这个过程中，我们往往会运用自己的经验、知识和判断来解释他人的行为，从而形成对他人的认知。
这种认知不仅有助于我们理解他人的行为，还有助于我们预测他人的反应和调整自己的行为。
因此，社会认知在人际关系中起着重要的作用。
社会认知也涉及对自己的认知。
通过观察他人对自己的反应和评价，个体可以形成对自己的认识。
同时，个体也会基于自己与他人的互动，来评估自己在社会中的角色和地位。
这种自我认知不仅有助于个体了解自己的优点和不足，还有助于个体在社会互动中调整自己的行为表现，从而更好地适应社会环境。
与社会认知相伴随的是社会情感。
社会情感是个体对他人和社会事件产生的情感反应和情感表达的结果。
社会情感可以帮助我们区分自己的情感状态和他人的情感状态，从而更好地理解他人的感受。
社会情感也可以影响我们的行为和决策。
例如，当我们对某个人产生好感时，我们更有可能与他建立亲密的关系。
而当我们对某个社会事件产生愤怒或悲伤时，我们可能会积极参与到相关的社会运动中去。
因此，社会情感在个体和社会之间扮演着重要的桥梁作用。
社会认知和社会情感还对个体心理健康和社会福祉有着重要影响。
研究表明，社会认知和社会情感与个体的幸福感、满意感和抑郁症状等心理健康指标密切相关。
例如，高水平的社会认知能力和积极的社会情感表达可以促进个体的幸福感和满意感，减少抑郁症状的发生。
情感分析与情感认知的实现
情感分析与情感认知的实现第一章情感分析的简介情感分析是通过计算机和其他技术手段对人类语言中所包含的情感和情绪进行识别、提取和分析的一种技术。
这种技术涉及自然语言处理、计算机机器学习、数据挖掘、统计学习等多个领域。
情感分析的应用十分广泛，从市场研究到政治分析，从人机交互到医疗辅助等领域都有它的应用。
第二章情感分析的实现情感分析的实现主要涉及到以下几个步骤：1. 语言处理情感分析的第一步是对自然语言进行处理，包括词性标注、分词和句法分析等。
对于英语等语言而言，这方面已经有较为完善的工具和库可供使用。
然而，对于中文等复杂的语言来说，语言处理仍然是一个挑战。
2. 特征提取在进行情感分析之前，需要从文本数据中提取出特征。
一些常见的特征包括词频、句子长度、情感词汇等。
还可以使用词汇、短语和句子级别的特征提取方法。
为了优化情感分析的结果，需要根据实际情况进行特征选择。
3. 模型训练在完成特征提取之后，需要使用机器学习算法进行模型训练。
常见的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和深度学习等。
为了提高预测精度，可以使用交叉验证等技术进行模型评估和优化。
4. 预测和评估完成了模型训练之后，可以对新数据进行情感分析。
可以使用准确率、召回率、F1值等指标进行模型的评估。
此外，还可以使用混淆矩阵等工具来更好地理解模型的效果。
第三章情感认知的实现情感认知涉及到人类对情感进行识别、表达和理解的过程。
情感认知涉及到不同的领域，例如心理学、计算机科学和神经科学。
对于人类来说，情感认知是一种主观的体验。
然而，近年来，各种技术手段正在被用来更好地理解情感认知。
1. 生理反应多项研究表明，情感与生理反应之间存在着密切的联系。
例如，情感反应会引起大脑的活动更改，进而影响生理指标，如心率和皮肤电反应。
心理学家和神经科学家已经研究了多种生理指标，并将它们用来研究情感和认知的关系。
2. 语言和音乐分析研究表明情绪是可以从语言和音乐中提取的。
基于文本挖掘的社交媒体情感分析研究
基于文本挖掘的社交媒体情感分析研究社交媒体已经成为人们非常重要的交流工具，大量的信息在这个平台上流动着，其中蕴含着人们生活、情感等方方面面的信息。
基于文本挖掘技术，我们可以对这些信息进行情感分析，以了解社交媒体用户的情感倾向和情感状态。
本文将探讨基于文本挖掘的社交媒体情感分析研究。
一、文本挖掘技术简介文本挖掘是指利用计算机和自然语言处理技术，从不同形式的文本数据中自动提取有价值的信息的技术。
其中，自然语言处理技术是文本挖掘的基础，它能够通过分词、词性标注、句法分析等手段将文本信息进行语义解析。
文本挖掘技术包括文本分类、情感分析、主题提取等，其中情感分析是文本挖掘技术的重要应用之一。
二、社交媒体的情感分析社交媒体上的情感分析是指通过对社交媒体平台上的用户生成内容（UGC）等数据进行分析，以了解用户的情感倾向和情感状态。
社交媒体的情感分析可以应用于市场营销、舆情监测、舆情危机处理等方面。
例如，企业可以通过分析用户在社交媒体上对某一品牌的评价，了解用户对其产品或服务的态度，从而优化自己的营销策略。
政府可以通过社交媒体情感分析来监测网络上的舆情，及时发现并处理不利于社会稳定的问题。
三、社交媒体情感分析的技术路线社交媒体的情感分析一般分为三个步骤：数据预处理、情感分析和结果展示。
1. 数据预处理：对社交媒体平台上的文本数据进行清洗、分词、去停用词等预处理操作，将原始数据转化为文本集合，方便后续的情感分析处理。
2. 情感分析：通过某种算法对文本数据进行情感分析，分析文本中所包含的情感极性（如积极、消极、中性等）等信息。
目前常用的情感分析方法主要有基于词典、机器学习等方法，其中基于词典的方法较为常用。
基于词典的方法是指通过构建和使用情感词典来判断一段文本中所包含的情感极性。
例如，国内常用的情感词典有大连理工大学的HowNet情感词典、同义词词林等。
在这类词典中，每个词都被标注了积极、消极或中性情感极性。
3. 结果展示：将情感分析的结果进行展示，并结合其他信息进行深度分析。
心理学对社交媒体成瘾的认知与干预
心理学对社交媒体成瘾的认知与干预社交媒体的快速发展和普及已经成为现代社会中不可忽视的一部分。
人们在社交媒体上分享生活、交流信息、联络情感，然而，一些人对社交媒体表现出过度依赖和沉迷的行为，这就是社交媒体成瘾。
心理学研究对社交媒体成瘾的认知和干预，为人们提供了更好的了解和应对此问题的方法和策略。
一、社交媒体成瘾的认知1. 成瘾行为的特征社交媒体成瘾表现出一定的特征，包括强迫使用社交媒体、控制力失控、对日常活动失去兴趣、情绪波动、关系受损等。
这些特征是心理学研究者对社交媒体成瘾行为进行认知的依据。
通过识别和了解这些特征，可以更好地判断一个人是否患有社交媒体成瘾。
2. 成瘾原因的分析心理学认为，社交媒体成瘾与诸多因素有关。
个体心理健康问题、人际关系状况、个人发展阶段和社会文化因素等都可能对社交媒体成瘾起到促进作用。
通过对这些因素的分析，我们可以更好地理解社交媒体成瘾的成因，为干预措施的制定提供依据。
二、干预与治疗策略1. 认知行为疗法认知行为疗法是心理学中常用的干预方法，也适用于社交媒体成瘾。
通过帮助患者识别和纠正消极的思维模式和行为习惯，重塑积极的生活方式和价值观，可以帮助患者克服社交媒体成瘾。
此外，认知行为疗法还可以帮助患者建立应对诱发社交媒体使用的触发因素的应对策略。
2. 增强自我效能感心理学研究发现，增强个体的自我效能感对于克服社交媒体成瘾非常重要。
通过鼓励患者培养自我管理技能、设定可行的目标和奖励机制，以及提供适当的支持与帮助，可以增强患者的自信心和自我控制力，帮助他们战胜社交媒体成瘾问题。
3. 应对情绪问题社交媒体成瘾往往伴随着情绪问题，如焦虑、抑郁等。
心理学干预的一个重要方向就是帮助患者应对这些情绪问题。
心理咨询、心理疏导、情绪调节训练等方法都可以帮助患者缓解负面情绪，提高情绪管理能力，从而减少对社交媒体的依赖。
4. 建立健康的生活方式心理学干预还涉及到患者日常生活的调整。
建立健康的生活方式可以帮助患者更好地应对社交媒体成瘾。
基于多源数据的情感分析与情感计算研究
基于多源数据的情感分析与情感计算研究第一章：引言情感是人类自身感知、认知、判断和表达的重要属性，而近年来，随着各种社交媒体、智能手机等科技的普及，人们在网络上的互动越来越频繁，大量的情感信息也在网络上洋溢。
这些信息包含了人们的态度、情绪、观点以及评价等种种情感属性，对人们的行为习惯、消费品牌、政策制定、企业管理等方面均产生了深远的影响，因此对网络情感的研究和分析也愈发重要。
随着大数据技术的出现和发展，基于多源数据的情感分析和计算成为了研究的重点之一，尤其是在舆情监测、情感评价、社会舆情分析等领域得到了广泛的应用。
本论文将从多个角度分析和研究基于多源数据的情感分析和计算，分别从情感理论、情感分析方法、情感计算等角度展开。
第二章：情感理论2.1 什么是情感？情感（Emotion）是人的一种生理心理活动，是对内外部情境的一种感受状态，是一种心理体验。
情感是人与人之间相互作用的基础，也是人们选择行为、表达意见、选择信息时的基础。
2.2 情感分类情感可以按照不同的方式进行分类，最常见的分类方法是按照情感的极性进行分类，即积极情感和消极情感。
积极情感包括高兴、喜悦、爱好、同情、信任等，而消极情感则包括悲伤、疲劳、嫉妒、愤怒、厌恶等。
此外，情感也可以按照情感表达的主体（自己或他人）、情感触发的原因（内因和外因）、情感持续的时间（瞬时和持久）等进行分类。
第三章：情感分析方法3.1 基于规则的情感分析基于规则的情感分析是将人工构建的规则应用于文本中的情感分析，也称为知识驱动型情感分析。
该方法需要人工对规则进行设计和实现，具有一定的主观性，但准确性较高。
3.2 基于机器学习的情感分析基于机器学习的情感分析是通过机器学习算法学习文本情感的特征和分布情况，然后将学习到的模型应用于新的文本情感分析。
该方法适用于大规模数据的分析和处理，但过度依赖数据也可能导致过拟合和模型泛化能力差的问题。
3.3 基于深度学习的情感分析基于深度学习的情感分析是将深度学习技术应用于情感分析领域，如使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行情感分析。
社交媒体用户评论情感分析与品牌口碑研究
社交媒体用户评论情感分析与品牌口碑研究近年来，随着社交媒体的迅猛发展，越来越多的用户通过社交媒体平台表达自己对产品和品牌的态度。
用户的评论不仅反映了他们对产品的使用体验，也对品牌的口碑产生了积极或消极的影响。
因此，对社交媒体用户评论进行情感分析，并研究其对品牌口碑的影响，对于企业制定营销策略和提升品牌形象具有重要意义。
情感分析是一种通过计算机自动识别和提取文本中的情感信息的方法。
通过对社交媒体用户评论进行情感分析，可以将评论划分为积极、消极或中性。
这样的分析可以帮助企业了解用户对产品或服务的态度，从而根据用户的需求进行改进和优化。
品牌口碑是指消费者在社交媒体上对品牌的评价和推荐。
社交媒体用户评论的情感内容对于品牌口碑具有重要的影响。
积极的评论可以增强品牌的声誉和信任度，促使更多的消费者购买和使用产品。
而消极的评论则可能导致品牌形象的负面影响，损害消费者对品牌的信任和忠诚度。
对社交媒体用户评论进行情感分析和品牌口碑研究可以通过以下步骤来实施：首先，需要建立一个庞大的数据集，包含社交媒体用户对不同品牌和产品的评论。
可以通过抓取社交媒体平台上的相关数据或者购买第三方数据来获取。
数据集的大小和多样性会对分析的准确性产生影响，因此需要尽量保持数据集的广泛性和代表性。
其次，需要对数据进行预处理和清洗。
这一步骤包括去除停用词、特殊字符和标点符号，对评论内容进行分词和词性标注等。
同时，对于某些特定领域的评论，还需要进行领域专属的预处理，以适应具体的研究需求。
然后，可以使用机器学习和自然语言处理的方法进行情感分析。
其中，机器学习方法可以使用已标注的数据集对模型进行训练，然后通过对新评论进行预测得到情感分类结果。
自然语言处理方法可以利用词典和语言规则对评论进行情感判断。
这些方法的选择取决于研究目标和数据集的特点。
同时，可以通过统计方法和机器学习方法对品牌口碑进行分析。
这些方法可以帮助企业了解消费者对品牌的评价和推荐，并提取出对品牌形象有重要影响的关键词和主题。
情感强度计算公式
情感强度计算公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：情感强度计算公式是一种用于分析文本情感极性的数学模型。
在当今信息时代，人们在网络上产生了大量的文本数据，如社交媒体评论、新闻报道、产品评论等。
这些文本中包含了各种各样的情感信息，如喜怒哀乐、爱恨情仇等。
情感强度计算公式可以帮助人们快速准确地分析文本中的情感信息，为情感分析、情感识别等应用提供有力支持。
情感强度计算公式的设计是基于情感分析的基本原理，即人们在表达情感时往往会使用一些情感词语或表达方式。
情感强度计算公式通常会基于一些情感词典或情感词库，这些词典或库中包含了大量的情感词汇及其对应的情感极性。
情感词汇可以分为积极、消极、中性三种类型，每个词汇都会有一个对应的情感强度值。
根据文本中出现的情感词汇，可以计算文本的情感强度，从而得出文本的情感极性。
情感强度计算公式的具体实现方式有多种，常见的方法包括词频统计法、基于词典的方法、机器学习方法等。
词频统计法是最简单的情感强度计算方法，通过统计文本中出现的积极、消极情感词的数量，然后根据情感词的强度值计算文本的情感强度。
基于词典的方法则是基于情感词典构建模型，根据文本中的情感词在词典中的情感强度值计算文本的情感强度。
机器学习方法则是通过训练模型来学习文本中情感词的组合及其对应的情感强度，从而进行情感强度计算。
情感强度计算公式在情感分析、舆情监控、产品评论分析等领域有着广泛的应用。
通过分析文本情感强度，可以帮助人们了解文本内容的情感倾向，及时发现和解决舆情危机，评估产品的用户满意度等。
情感强度计算公式的研究和应用对于提高信息处理的效率、提升用户体验及保障用户权益等方面都具有重要意义。
情感强度计算公式在实际应用中也存在一些挑战和限制。
情感分析是一个复杂的领域，文本中的情感信息可能会随着语境、文化等因素而变化，情感强度计算公式往往需要根据不同情境进行定制化调整。
情感词典的建立和更新是情感强度计算公式的关键，但情感词汇库的建立是一个漫长而繁琐的过程，还需要解决情感词汇的多义性、歧义性等问题。
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本讲座选自清华大学电子工程系信息认知与系统智能研究所副所长黄永峰于2015年12月23日在清华RONGv2.0系列论坛之“社会关系网络与大数据技术”专场上所做的题为《网络社交媒体的情感认知与计算》的演讲。
黄永峰：各位老师、同学们，上午好！很荣幸有这个机会跟大家交流，我的题目是网络社交媒体的情感认知与计算。
下面我将从这三个方面为大家逐一介绍。
情感计算的历史是1997年由MIT的Picard教授提出的，她指出情感计算是与情感相关，来源于情感或能够对情感施加影响的计算。
情感分为四类：情感识别、情感表示、情感建模、情感交互。
今天我讲的更像是情感识别方面的研究。
情感计算分为四个过程：情感信息采集、情感识别分析、情感理解认知、情感信息表达，这四个方面我们做得更多的是识别分析，理解认知是我们下一步想做的。
Picard提出这个计算的时候，最开始的想法是从一些图像的表情、语音的语调、姿态中采集数据，通过特征信息的抽取和分析，最后识别情感而今天我所做的情感是利用互联网这样一个平台来采集大量语言的信息或者语言数据来分析个体的情感。
我们为什么要采集情感？首先情感的采集比别的更丰富，语言是人类思维的直接现实，是思想的传播载体，也是情感表达的媒介，通过采集语言数据分析情感是完全可能的。
但是有没有难度？有个统计数据指出一个语言的情感信息10%来自于语言本身的内容，20%来自于语言的语调、语气，70%来自于表情。
传统语言的语调、语气信号用于分析情感相对更容易，而我们基于语言内容来分析情感难度会大很多。
什么叫情感？首先要对情感的模型有一个理解。
Plutchik提出了一个最典型的情绪模型，他把人的情感分为八个类别、四个种类，分别用锥形模型和展开后的模型描述。
从这两个模型我们能够看出情感的描述有很多方法，目前用得最普遍的是三维模型，把情感用强度划分为三个等级，这八个类别相对的是不同极性情感，相邻的情感区域的情感是很相似的，即情感的第3维，相似性。
我们后面展开的情感研究主要是对这24类情感研究的一个简单的量化，情感很复杂，我们的研究从两个方面进行量化，第一个是强度，第二个是把相似性和极性合到一起研究。
以往我们网络媒体情感的研究主要是对网络媒体情感的倾向性进行计算，基本方法是利用自然语言处理、文本分析、计算语言学的方法，从文本中挖掘人们的观点、情感、评价、态度和情绪，也称之为观点挖掘。
基本部署是通过一些知识库，再加上统计学的一些基本原理，构建系统，对网络的文本进行分类，能够得出它的极性以及极性的强度。
第二个问题是社交媒体。
我们今天强调的是社交网络。
我们理解的社交媒体是由Web2.0产生的长度比较短的文本都叫网络文本，我们的网络情感计算就是从这些网络媒体中生产的数据来挖掘情绪强度，我们的网络媒体是一个典型的大数据。
首先数据量大，腾讯每日同时在线QQ用户是1.6亿，每天的存储容量是300G。
新浪每天访问量是10亿，高峰期每秒要有100万的响应。
第二数据更新快，新浪微博每秒发帖量2500条以上，Twitter 每秒发帖量在14300条，这些都有动态特征和时间演化特征。
第三多样性，这个和大数据的多样性的理解不太一样，我们认为的多样性是网络媒体的数字来自于不同的用户，不同用户的诚信度不一样，可信度也不一样。
表达语言有多样性，表达方式有表情符号、中文、英文等。
还有一个很大的特点，网络是非正式语言，有很多网络新词，而网络新词代表语义，而且拼写错误很多，这也是造成多样性的一个方面。
四，不确定性，做过语言的人都知道，语言最大的难度是语义，我们分析的时候主要是词的情感有不确定性以及噪声也有不确定性。
比如说工资上涨及物价上涨，同样是上涨的词，工资上涨很高兴，物价上涨肯定是不高兴的。
同时对一个句子来说，比如说国足太差了，后面另外一个网络用户说我同意，单从我同意这三个字很难理解他的网络极性，联合上下文理解，这是作为句子的不确定性。
为什么要对网络媒体内容的情感进行分析？从这个PPT中可以看出，现在不管是社交网络还是即时通讯的短文本，都包含了大量的情感信息。
这些情感信息反映了对某个事件、某个公众人物、某个产品、某个企业的态度，通过对这些文本情感极性的分析，我们能够了解这个商店是好还是坏。
网络媒体情感计算的应用，这里就不详细介绍了。
这是几个典型的应用案例。
我们对网络媒体情感计算的学术意义做了分析。
该领域从2006年开始成为研究热点，根据论文发表数目和被引用数目，其热度还处于线性上升的阶段。
微软发表文章指出情感计算是人工智能的重要发展方向。
前不久有一个数据问答机器，下一步的目标是研究具有表情、情绪的机器人实现在舞台上的表演。
如果说智能回答是人工智能的进步，有情感将是人工智能更高的境界。
在2009年发表的社会计算学的文章中指出情感计算是社会计算的一个重要研究方向，在认知物理学的报告里指出认知物理学发展到较高层面也是情感计算。
我们实验室在网络媒体情感计算领域做了哪些事呢？首先我们分析了网络媒体在情感计算方面存在的挑战，跟传统文本相比网络媒体存在四方面的特点，也带来了相应的挑战。
一，网络媒体中表示情感的符号更丰富，除了一些语义词、情感词之外还有一些符号，大家经常发微信可以发一些符号，是一个图文并茂的结构。
二，网络媒体一般来说都很小，在200字以内，所以存在很多词汇特征的稀疏性问题，但是情感信息很丰富。
三，网络是非正式的语言，以前写错别字或者语句不通，大家会感觉很不好。
但是在网络上能够表达意思就可以了，根本不关心表达方式，这样的文本载体对我们分析情感带来很大的挑战。
四，网络新词很多，每天都会出现很多不同的新词，新词出现以后语义也发生了变化。
我们要解决的最关键问题是情感语义的不确定性，具体表现为两方面：情感词极性的歧义性、情感词强度的模糊性。
在情感词极性的歧义性方面主要有两个问题，第一个是依赖文本语境信息，在不同的文本语境下极性不一样。
第二个是依赖用户的语境信息。
在文本的语境信息里，情感词极性上下文依赖，像刚才说的性价比高和价格高，两个都是高，但是表现的情感极性是不一样的。
然后是情感词极性的领域依赖。
第三个是用户个性化依赖，可能同样的事件，一个说不错，一个说良好，两个词都是表示正面情感，强度是否相同？第四个是跟上下文的社交依赖，我们说这个画面很漂亮和美得令人窒息，这两个都是表达情感的，他们使用不同的词，情感是否相同？这是我们做情感计算要解决的关键问题，如何对情感的极性和强度的不确定性进行分析。
目前采用的方法归类为三种，另外一种是统计和规则方法。
我们站在知识库的角度分为二个方面：一，情感词库和知识库构建一个分类器，现在有正向和负向词集，然后构建一个文本词集进而分析。
二，利用网络这样的平台产生大量的文本语料，在文本语料的统计下，挖掘与正负向基准情感词的相似度。
在基准正负情感词集之上构建情感语素集合，以这个词库为基础再建立情感模型。
我们前期完成一个项目是在国家863项目支持之下做的情感分析研究，我们当时的研究主要贯穿在以下四个方面：第一个方面是对情感词的极性分类，在此基础上再分析极性词的强度。
在这个项目里我们的研究亮点是对传统的情感词极性库加了不同的特征。
第二个方面是对文本语义的特征进行分类，情感词的极性对领域的依赖性很强，所以我们进行情感分类之前要获取语义特征，在此基础之上对文本进行分析。
第三个方面是在社交网络基础上通过社交网络语境来进行情感计算。
第四个方面是在网络文本极性分类基础上对峰值和强度进行预测。
这四个方面中我重点介绍社交网络语境下的情感计算，我们计算的主题主要是社交网络媒体。
我们在社交网络语境下的情感计算，主要还是利用它的语境关联解决情感词的不确定性问题。
具体的方法是对网络社交语境进行建模，确定社交的上下文关联以及话题关联，在这两个关联的基础上分别提出了社交上下文约束下的网络文本计算和特定话题下的网络文本计算。
我们根据这方面的研究写了三篇代表性的论文：一，社交上下文约束下的网络文本情感计算。
这里面的内容是网络社交文本存在于丰富的社交上下文之中，但是这些文本的长度比较短，信息不完整。
而且单个整句也可能产生歧义，所以我们必须结合上下文理解。
我们的研究思路是联合网络社交文本的情感得分再加上社交上下文的约束，来最终确定文本的极性。
基本理论是这样的两个假设，第一个假设是情感一致性，用户在同一时间内对同一个话题的观点较为一致；第二个假设是情感传播，一个社交网络内的社区观点较为一致。
基于这两个假设，我们构建了分类器。
这是我们的目标函数和约束条件。
上图是不同社交上下文的实验结果展示。
二，在特定社交话题下的网络短文本情感分析。
情感的极性和话题具有极大的依赖性，我们在分析之前，首先要确定这个话题的主题。
我们的做法是从海量无标注的数据中提取话题的特征知识，包括词的极性知识以及词与词相似性的知识，然后把这些知识融入到标注数据的模型中进行分类。
我们使用数学模型对情感词的极性进行描述，两个词在社交文本中共现的概率越大，携带近似极性也可能越大。
在这基础上我们建立了这个模型：情感词的极性知识、词与词情感关联知识，通过引进这样的知识项对模型进行优化。
除了建立数学模型之外，在模型求解我们提出一个Fused lasso 的算法，使得迭代计算速度更快。
这是情感词的基本测试结果，我们在多个数据集上进行了实验，结果还是比较好的。
三，研究解决个性化的情感分类。
前面主要是利用上下文和话题解决情感极性和不确定的问题，在一个社交网络环境下，每个人对评论都有个性化的特征，如何描述它的个性化特征？我们使用这个数学模型为每个用户分别训练一个个性化的情感分类器，通过这些分类器降低模型对标注数据的依赖程度，然后来分析文本的情感模式，图中是人性化依赖的情感极性分类模型。
这是我们的三篇研究成果，结合我们在社交媒体的研究成果，我们开发了一个系统，网络大数据下的分享平台，其中有一个重要的功能，在线对网络文本进行情感分析。
能够对五个新闻网站、四个社交网络的媒体数据进行实时采集和实时情感分析。
我们下一步要做的事情，我归纳为是认知情景下的网络社交媒体的情感计算。
前面的情感计算主要是对文本内容的情感特征词、上下文的信息辅助分类模型进行分类，我们知道情感和心理活动是很有关联的，而且我们分析的手段目前还只是统计方法。
这页PPT是IBM研究院孙博士的PPT，他把这数据分析分为四个阶段，描述性分析、预测性分析、指令性分析和认知性分析，我们对情感的分析是否可以引入这个认识性的分析？认知性分析有三个特点：一，理解自然语言和人类沟通方式；二，基于数据认知和推理产生评估结果；三，产生自学习机制。
我们分析一下，根据心理学的基本原理，一个人的情绪分四个方面，首先与情景相关，在这个情景下心情好，换一个情景心情就不好了，所以有触景生情这一个说法；其次与需求相关，需求得到满足情绪就好，如果需求没有满足，情绪可能就是负向的；第三与人的认知有关，我们经常说仁者见仁、智者见智的；第四与行为有关，情感是行为的最终表达，行为的实施对情感产生影响，我们从小说要助人为乐，把做好事作为一件快乐的事情，这就是行为的影响。