文本情感分析研究现状
《基于大数据的评论文本情感分析方法研究》范文
《基于大数据的评论文本情感分析方法研究》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，用户在线上平台产生的评论文本数量呈爆炸性增长。
这些评论文本包含了丰富的情感信息，对于企业了解用户需求、产品改进以及市场趋势预测具有重要意义。
因此，如何有效地进行评论文本情感分析成为了一个亟待解决的问题。
本文将针对基于大数据的评论文本情感分析方法进行研究。
二、评论文本情感分析的重要性评论文本情感分析是指通过自然语言处理技术，对文本中表达的情感进行识别和分类。
这种分析可以帮助企业了解用户对产品、服务、品牌等的态度和观点，从而更好地制定营销策略、优化产品服务。
此外，情感分析还有助于舆情监测、市场调研等领域。
三、基于大数据的评论文本情感分析方法1. 数据收集与预处理在进行情感分析之前，需要收集大量的评论文本数据。
这些数据可以来自于社交媒体、电商平台、新闻媒体等。
收集到的数据需要进行预处理，包括去除无关信息、文本清洗、分词等。
2. 特征提取特征提取是情感分析的关键步骤。
通过提取评论文本中的关键词、短语、情感词等，可以形成文本的特征向量。
这些特征向量可以反映文本的情感倾向。
3. 情感词典构建情感词典是情感分析的基础。
通过构建包含情感词、情感强度等信息的词典，可以辅助判断文本的情感极性。
此外，还可以利用机器学习算法训练情感分类模型。
4. 机器学习算法应用在情感分析中，常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）、循环神经网络（RNN）等。
这些算法可以通过训练大量数据，学习文本的情感分类规则，提高情感分析的准确率。
四、研究现状与展望目前，基于大数据的评论文本情感分析方法已经取得了显著的成果。
然而，仍存在一些挑战和问题。
例如，如何提高情感分析的准确率、如何处理不同领域的评论文本、如何应对虚假评论等问题。
未来，可以进一步研究深度学习、强化学习等技术在情感分析中的应用，以提高情感分析的准确性和效率。
此外，还可以结合语义理解、知识图谱等技术，提高评论文本情感分析的智能水平。
基于深度学习的文本情感分析方法研究
基于深度学习的文本情感分析方法研究随着社交媒体的兴起以及用户生成内容的爆炸增长，对大规模文本数据进行情感分析的需求与日俱增。
文本情感分析是一种将自然语言处理和机器学习相结合的技术，旨在自动识别和理解文本中的情感倾向。
近年来，深度学习模型在文本情感分析领域取得了显著的进展，并且成为了研究和应用的热点之一。
本文将就基于深度学习的文本情感分析方法进行综述，并对其研究现状和未来发展进行讨论。
一、基础知识介绍1.1 文本情感分析概述文本情感分析，又称为情感倾向分析，是指通过计算机技术对文本进行情感判断和分类的过程。
其目标是将文本分类为积极、消极或中性等情感类型。
情感分析可应用于情感监测、品牌舆情分析、用户评论情感分析等领域，对于企业决策和社会舆情分析起着重要作用。
1.2 深度学习简介深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法，通过多层神经网络的构建和训练来解决复杂的模式识别和数据分析问题。
与传统机器学习方法相比，深度学习模型以其强大的非线性拟合能力和自动特征学习能力在文本情感分析任务中表现出色。
二、基于深度学习的文本情感分析方法2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，具有一定的自然语言处理能力。
在文本情感分析领域，卷积神经网络通过卷积操作来捕捉文本中的局部特征，进而通过全连接层进行分类。
该方法在文本分类任务中取得了很好的效果。
2.2 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一类具有记忆能力的神经网络，对于处理序列数据的任务特别有效。
在文本情感分析中，循环神经网络通过序列建模，能够较好地捕捉上下文信息，对于理解文本中的情感趋势非常有帮助。
然而，长时依赖问题限制了RNN模型的准确性。
2.3 长短期记忆网络（LSTM）为了解决长时依赖问题，研究者提出了长短期记忆网络。
LSTM模型通过引入记忆单元和门控机制，能够有效地记忆长期依赖关系，并且在文本情感分析中取得了较好的效果。
LSTM模型在多层结构的基础上，能够更好地处理文本中的复杂情感信息。
情感计算与文本情感分析技术研究
情感计算与文本情感分析技术研究第一章概述情感计算是计算机科学研究的一个分支，其目的是让计算机能够解读人类的情感，以便更好地与人类进行交互。
文本情感分析是情感计算的一个应用，旨在识别文本中的情感以及情感表达方式。
本文将介绍情感计算和文本情感分析技术的研究现状和最新进展。
第二章情感计算技术2.1 自然语言处理自然语言处理是情感分析中必不可少的技术。
它可以把人类语言转换成计算机可以理解的形式，从而让计算机能够处理和分析文本。
自然语言处理包括词法分析、语法分析、语义分析等技术。
在情感分析中，自然语言处理主要用于分词、句法分析和情感词典的构建。
2.2 机器学习机器学习是利用算法训练模型使计算机具备学习能力的一种技术。
情感分析中，机器学习可以通过训练模型来自动识别文本中的情感。
例如，在情感分类中，可以使用朴素贝叶斯、支持向量机等算法进行模型训练和预测，以识别文本的情感倾向。
2.3 深度学习深度学习是机器学习的一种技术，它利用深层神经网络模拟人类大脑的结构和功能。
情感分析中，深度学习可以通过训练深度神经网络来实现更准确的情感识别和分类。
例如，可以使用卷积神经网络、循环神经网络等模型，对文本进行特征提取和分类。
第三章文本情感分析技术3.1 情感词典情感词典是一种包含了情感词汇、情感强度和情感极性等信息的词表。
它是情感分析的基础，可以用于对文本中的情感进行打分或分类。
当前，国内外已经出现了多种情感词典，如英文的SentiWordNet和中文的知网情感词典等。
3.2 文本特征提取文本特征提取是情感分析过程中的一个重要步骤。
它利用自然语言处理和机器学习等技术，从文本中提取出被认为与情感相关的特征。
例如，可以使用n-gram模型、词袋模型、主题模型等方法从文本中提取特征。
3.3 情感分类算法情感分类是文本情感分析中的一个重要应用，它可以判断文本的情感是积极、消极还是中性。
当前，常见的情感分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、深度学习等。
面向文本的情感分析研究
面向文本的情感分析研究一、引言随着社交媒体、新闻网站等文本源不断涌现，如何从众多的文本数据中获取有用的情感信息成为了重要的课题之一。
面向文本的情感分析通过计算机技术的手段对文本的情感进行分析，为企业、政府等提供可靠的决策参考。
本文将从文本情感分析的定义、研究现状以及未来发展等方面进行阐述。
二、文本情感分析的定义文本情感分析（Text Emotion Analysis，TEA）指对文本中表达出来的情感进行自动化的检测、抽取和分析的技术。
TEA的主要任务是为文本打上与情感相关的标签或者分类，并根据标签或分类结果，进一步抽取文本情感的相关特征，从而实现对文本情感的精细化分析。
三、文本情感分析的研究现状1. 情感分类情感分类是文本情感分析的核心任务之一，该任务旨在将文本分为不同的情感类别。
情感分类的方法主要分为传统机器学习方法和深度学习方法两种。
传统机器学习方法采用特征工程对文本进行处理，再使用SVM、NB等算法进行分类。
深度学习方法则采用神经网络进行情感分类，该方法不需要进行特征工程，可以自动学习文本中的特征，因此该方法在文本情感分析领域取得了很大的成功。
2. 情感词典情感词典是一种基于词典的情感分类方法，它对情感词和文本情感进行匹配，从而实现情感分类。
情感词典的优点是不依赖于训练样本，可以快速实现情感分析。
目前常用的情感词典有SentiWordNet、AFINN等。
3. 情感预测情感预测是文本情感分析的另一项任务，旨在在新闻资讯、社交媒体等文本源中预测特定事件或话题的情感倾向。
情感预测的主要方法有监督学习和半监督学习等。
四、文本情感分析的应用1. 品牌形象管理文本情感分析可以用于对企业品牌形象进行管理，根据消费者在社交媒体上对品牌的评价进行情感分析，及时发现消费者对品牌的不满意之处，并做出相应的调整，提高品牌的信誉度。
2. 舆情监测文本情感分析可以用于对热点话题、事件等的舆情监测，对社交媒体上的事件进行情感分析，快速了解公众对事件的态度，从而为政府、媒体等机构提供情感倾向分析。
基于多模态数据的情感识别与分析研究
基于多模态数据的情感识别与分析研究情感识别与分析是自然语言处理领域的一个重要问题，它涉及通过对文本或语音等多模态数据进行分析和识别，来获取并理解人们的情感状态和情感倾向。
本文将基于多模态数据，探讨情感识别与分析的研究现状、挑战和应用前景。
一、引言情感是人类沟通和交流过程中重要的信息传递方式，对于人与人之间的理解、信任建立等方面起着重要作用。
情感识别与分析旨在通过计算机技术对多模态数据进行处理，来获取用户的情感状态和情感倾向。
其应用广泛，涉及情感检测、情感分类、情感生成等领域。
二、情感识别与分析的研究现状1. 基于文本的情感识别与分析基于文本的情感分析是情感识别与分析的基础，其研究主要包括情感词典构建和情感分类算法设计。
情感词典构建通过人工标注或自动构建的方式，将词语与情感类别相关联，以便进行后续的情感分析。
情感分类算法包括传统的机器学习方法和深度学习方法。
传统的机器学习方法如朴素贝叶斯、支持向量机等，在特征提取和模型构建方面具有一定的局限性。
深度学习方法如卷积神经网络、循环神经网络等在情感分类任务上取得了较好的表现。
2. 基于语音的情感识别与分析语音包含了丰富的情感信息，通过语音信号的分析和处理，可以实现情感识别和情感分类。
研究者通过提取语音信号的基频、声调等特征，结合机器学习方法，进行情感分类。
近年来，深度学习方法在语音情感识别方面取得了一定的突破，如使用长短时记忆网络（LSTM）来建模语音信号的时序关系，有效提升了情感识别的性能。
3. 基于图像的情感识别与分析图像中的视觉信息也包含了人们的情感状态和情感表达，通过对图像进行分析和处理，可以实现情感识别和情感分类。
研究者通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征，并结合机器学习方法，进行情感分类。
近年来，深度学习方法在图像情感识别方面表现出色，如使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的高层语义特征，提升了情感识别的准确性。
三、基于多模态数据的情感识别与分析多模态数据融合了文本、语音和图像等多种信息来源，可以更全面地反映用户的情感状态和情感倾向。
大数据下的情感分析研究
大数据下的情感分析研究随着互联网技术的快速发展，人们在网络空间中留下的数据量不断增加，而这些数据中蕴含着各种信息，其中也包含着人们的情感信息。
因此，情感分析作为数据挖掘和自然语言处理的一个分支，在大数据时代得到了越来越广泛的应用。
本文将从情感分析的定义、方法、应用等角度进行探讨，并介绍大数据下的情感分析研究现状和未来发展趋势。
一、情感分析的定义情感分析是指对文本、语音、图像、视频等数据进行分析，以识别出其中所包含的情感状态和情感倾向性。
在文本分析领域中，情感分析是一种自然语言处理技术，旨在自动识别文本中包含的情感信息。
情感信息包括正面情感、负面情感和中立情感，它们可以通过分析词汇、语法和语义等方面来确定。
二、情感分析的方法情感分析的方法可以分为基于规则的方法、基于机器学习的方法和深度学习方法三类。
1. 基于规则的方法基于规则的方法是一种最早被采用的情感分析方法，它利用人工制定的规则和规则库，对文本进行情感分析。
例如，将积极情感词汇和消极情感词汇制定规则，用语法规则确定词汇的函数关系，并为规则中的词汇分配权重，以计算文本中的情感倾向。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法是一种基于人工制定训练数据集和模型的方法。
首先，需要建立一个有标注的数据集，即将文本数据标注为正面情感、负面情感或中立情感。
然后，通过训练这些数据，以建立一个情感分类模型。
最后，通过该模型对文本进行分类判断。
3. 深度学习方法深度学习方法是一种最新的情感分析方法，采用神经网络模型和大量数据，利用多层次结构分析文本情感信息。
例如，采用卷积神经网络、循环神经网络等模型结构，利用词向量表示法和上下文信息等方法进行情感分析。
三、情感分析的应用情感分析在社交媒体、在线评论、广告推广、市场营销等领域得到广泛应用。
1. 社交媒体社交媒体的用户对事件和产品的评价往往是直接且及时的，而这些评价可用于承认和反应民情。
情感分析在社交媒体上的应用，可以很好地解读人们在网络空间中的情感状态和情感倾向，为政策制定和舆情分析提供参考依据。
近30天品质文本情感分
近30天品质文本情感分专家研究表明，情感分析是一种有效的方法来了解用户的话语和消费行为。
近30天的品质文本情感分析，专业的数据分析以及商业分析，探讨了细节的背后的有助于更好地满足客户需求和提高产品质量的机会。
首先，我们看看文本情感分析的技术，它是一种自动的数据分析技术，用于自动检测和理解来自用户或网络话语中的情感和消费趋势。
通过文本情感分析，可以直观地获取客户对产品质量，服务质量和使用体验的满意度。
它还可以帮助企业更了解市场环境和竞争对手，从而有效改善自身品牌形象和客户体验。
第二，我们看一下近30天的文本情感分析，它可以帮助企业更好地了解客户的情绪，从而更好地满足客户的需求。
例如，可以收集客户发布在社交媒体上的意见，根据情感分析结果，为客户提出更加专业的服务建议。
此外，近30天的文本情感分析还可以收集客户发布在社交媒体上的文章，为企业提供对市场趋势的准确分析，从而更有效地制定市场营销战略。
第三，近30天的文本情感分析也为企业提供了更有效的产品质量控制方法。
根据客户的文本反馈，企业可以及时发现产品的缺陷，并根据情感分析结果，改善产品质量，从而提高客户满意度。
此外，对客户在社交网络上所发表的评论，亦可提供有针对性地改进产品质量的有效建议。
最后，近30天的文本情感分析也可以为企业提供更好的知识管理和服务管理方式。
通过对客户需求和服务满意度的大量分析，可以更好地理解客户，找出瓶颈及解决方法，从而提升服务质量。
总的来说，近30天的文本情感分析具有重要的价值，它可以帮助企业更准确地了解客户需求，更有效地控制产品质量，从而提高客户满意度，更好地掌握市场趋势，以及改善服务质量。
文本情感分析方法的研究与应用
文本情感分析方法的研究与应用随着互联网与人工智能的快速发展，文本情感分析技术已经成为了一种能够解决文本情绪问题的有效手段。
文本情感分析，是指通过自然语言处理和机器学习技术，对文本中的情感进行识别、分类和分析的过程。
本文将探讨文本情感分析方法的研究与应用，让读者了解文本情感分析的现状和趋势。
一、文本情感分析的分类和基本原理文本情感分析主要分为基于规则的情感分析和基于机器学习的情感分析两种分类。
规则分类是指通过构建一些情感规则来判断文本中的情感值，这种分类适用于一些简单的场景，但是对于复杂情感的判断并不够精确。
而机器学习分类则是指通过对文本中不同特征的学习和分析，建立相应的情感分类模型，从而提高情感分类的准确性和效率。
文本情感分析的基本原理是建立一个情感词典，将各个情感单词以及与情感相关的其他词语进行分类，并统计每个情感单词在文本中出现的频率和情感强度。
通过比较文本中各个情感单词出现的频率和强度，以及与情感相关的情境因素，来判断文本的情感分类。
二、文本情感分析的应用场景文本情感分析技术的应用范围非常广泛，包括舆情监测、情感分析、客户服务、市场调研、产品推广、文本自动摘要、垃圾邮件过滤等。
舆情监测是目前文本情感分析技术的主要应用之一，内部用于企事业单位的品牌监测，外部用于政府和媒体的信息监控，以及各种公共舆论事件的监督。
情感分析则是一种针对文本的情绪判断，适用于产品评价、评论分析、人物情感等方面。
客户服务方面则适用于人工智能机器人等系统，可以快速响应客户反馈的情感诉求。
市场调研中，文本情感分析可以进行竞争情况的分析，文本自动摘要则可以帮助进行大量文本的快速摘要和概括。
垃圾邮件过滤则可以较好地准确识别和过滤掉非法的黑帮邮件，保障用户收发邮件的信息安全。
三、文本情感分析的发展趋势文本情感分析的发展趋势可以总结为两点：一是语音和图像情感分析的技术渐成熟，二是深度学习技术不断向文本情感分析领域渗透。
语音和图像情感分析的技术与文本情感分析十分相似，都是通过学习和评估特定的语音和图像特征来进行情感分类。
基于深度学习的文本情感分析研究
3
情感分类
将商品评价分为好评、中评或差评等情感类别， 并分析消费者对商品的情感态度和购买意愿。
社交媒体文本情感分析
数据集
使用社交媒体平台上的文本数据，如Twitter、微博等，进行训练和测试。
深度学习模型
采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行训练和预测。
情感分类
将社交媒体文本分为积极、消极或中性等情感类别，并分析用户对特定话题或事件的情感态度和观点。 同时，可以结合社交媒体的特点，如表情符号、话题标签等，进一步提高情感分析的准确性和细粒度。
06
总结与展望
研究工作总结
01 02 03
深度学习模型在文本情感分析中的有效性
通过大量实验验证，深度学习模型如卷积神经网络（CNN ）、循环神经网络（RNN）及其变体在文本情感分析任务 中取得了显著成果，相较于传统机器学习方法有更高的准 确率和效率。
02
深度学习相关理论
神经网络基本原理
01 神经元模型
神经网络的基本单元，模拟生物神经元的结构和 功能。
02 前向传播
输入信号经过神经元处理后向前传递的过程。
03 反向传播
根据误差调整神经元权重的过程，实现网络学习 。
深度学习模型及算法
卷积神经网络（CNN）
循环神经网络（RNN）
通过卷积操作提取局部特征，适用于图像 处理等领域。
采用词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等文本表示方法 将文本转换为向量形式。
输入层设计
将文本向量作为输入层的输入，通过嵌入层将单词映 射为低维稠密向量。
隐藏层设计及特征提取
《基于语音和文本的情感识别研究》范文
《基于语音和文本的情感识别研究》篇一一、引言随着人工智能的飞速发展，情感识别已成为众多研究领域中一个热门的研究课题。
作为人类情绪传达的核心要素，情感的正确理解和解析对于提升人机交互、自动化智能助手和心理健康研究等方面有着重要应用。
本文将重点探讨基于语音和文本的情感识别研究，分析其现状、挑战及未来发展趋势。
二、语音情感识别研究语音情感识别是指通过分析语音信号，判断说话人的情感状态。
其核心在于对语音信号进行特征提取和情感分类。
目前，基于语音的情感识别研究主要包括以下几个方面：1. 特征提取：特征提取是语音情感识别的关键步骤。
常用的特征包括声谱特征、音质特征、韵律特征等。
这些特征能够反映说话人的情绪状态，如音调的高低、语速的快慢等。
2. 分类算法：在提取出语音特征后，需要采用合适的分类算法对情感进行判断。
常用的分类算法包括支持向量机、神经网络等。
3. 数据集：为便于研究和对比，许多学者和研究机构发布了大规模的语音情感数据集。
如Aurora4等。
这些数据集为研究者提供了丰富的训练和测试数据。
三、文本情感识别研究文本情感识别是指通过分析文本内容，判断文本所表达的情感倾向。
其核心在于对文本进行语义分析和情感分类。
目前，基于文本的情感识别研究主要包括以下几个方面：1. 语义分析：语义分析是文本情感识别的关键步骤。
通过对文本进行词义消歧、句法分析等操作，可以更准确地理解文本的含义和情感倾向。
2. 情感分类：在完成语义分析后，需要采用合适的分类算法对文本进行情感分类。
常见的分类方法包括基于规则的方法、基于机器学习的方法等。
3. 数据源：文本情感识别的数据源广泛，包括社交媒体、新闻报道、用户评论等。
这些数据源为研究者提供了丰富的训练和测试数据。
四、挑战与展望虽然基于语音和文本的情感识别研究取得了一定的成果，但仍面临诸多挑战和问题。
首先，由于情感表达的复杂性和多样性，如何准确提取出反映情感状态的特征仍是一个难题。
其次，现有的情感识别算法在处理不同领域、不同语言的数据时仍存在一定局限性。
中文文本情感分析
中文文本情感分析发布时间：2022-07-08T01:25:46.300Z 来源：《科技新时代》2022年6期作者：李昱[导读] 从海量的评论文本数据中获取有用的情感信息对各行各业的发展有着重要作用。
中国传媒大学100024；摘要：从海量的评论文本数据中获取有用的情感信息对各行各业的发展有着重要作用。
传统的情感分析方法存在局限性。
情感词典的方法中，词典构建不完善且不能及时更新；机器学习的方法不能结合上下文；深度学习的方法可以结合语义信息，但不同神经网络也存在不足，因此常用混合模型扬长避短。
本文针对中文文本的情感分析任务，将不同方法进行对比，其中本文构建的基于LSTM和CNN的混合神经网络的情感分析模型表现最佳，准确率达92.5%。
关键词：自然语言处理；卷积神经网络；情感分析；深度学习；循环神经网络人工智能和大数据的兴起给互联网产业带来了新兴力量，数字化社会逐渐形成。
网民们可以通过网络进行社交、学习、购物、娱乐、订购生活服务等各种各样的活动，同时也会在各种社交软件上发表自己的观点，这些看法和评价往往带有开心、愤怒、悲伤、赞美、批评等各种情感倾向。
这些评论文本信息的发布具有及时性、自由性和便捷性，造成了网络评论文本数据呈指数型增长。
从海量的文本数据中获取有价值有意义的情感信息是自然语言处理的重要研究内容。
一、文本情感分析的研究背景及意义对评论文本的情感分析研究是NLP领域近年来的热点，在商业规划、电商销售、舆论引导等各个方面都发挥着重要作用。
通过挖掘评论背后的情感倾向，政府和媒体等能够了解大众的情感需求，及时进行监管和正面引导，帮助大众树立正确的价值观，避免重大舆情事故；电子商务的从业人员能够了解用户真实的消费需求，从而做出正确的商业决策，进行个性化推荐，创造更多经济效益；网民个人能够根据他人评论更加细致地了解产品的优劣，从而决定是否购买等。
因此，对评论文本进行情感分析，掌握情感倾向，有着重要商业价值和社会价值。
文本情绪分析综述
文本情绪分析综述随着社交媒体和在线交流的普及，人们产生和接触到的文本信息越来越丰富。
这些文本信息中蕴含着大量的情感信息，对于理解人们的需求、意见和态度具有重要意义。
文本情绪分析正是一种用于提取和处理这些情感信息的技术。
本文将综述文本情绪分析的基本概念、现状、趋势以及未来研究方向。
一、引言文本情绪分析是一种自然语言处理技术，通过计算机算法自动识别和分析文本中的情感倾向。
这种技术可以应用于诸多领域，如智能客服、广告效果评估、新闻报道分析等。
准确、高效的文本情绪分析技术对于企业、政府和社会各界具有重要意义。
二、情感分析文本情绪分析的核心是情感词典和机器学习算法。
情感词典是一种包含情感词汇及其权重的词典，用于表示文本中的情感倾向。
机器学习算法则是通过训练大量样本学习文本情感倾向的模型，并对新文本进行情感预测。
在情感分析过程中，特征选择和模型训练是两个关键环节。
特征选择涉及到从文本中提取有意义的信息，如词频、词性、句法等，用于判断文本的情感倾向。
模型训练则是通过机器学习算法，将提取的特征输入到模型中进行训练，以得到更准确的情感预测结果。
三、应用领域文本情绪分析在各个领域都有广泛的应用。
例如，在智能客服领域，文本情绪分析可以帮助企业快速了解客户需求和意见，提高客户满意度；在广告文案领域，文本情绪分析可以评估广告效果，为广告制作提供参考；在新闻报道领域，文本情绪分析可以分析作者的情感倾向，帮助读者更好地理解报道内容。
然而，文本情绪分析在实际应用中仍面临一些挑战，如情感词典的不完善、不同文化背景下的情感差异等。
因此，提高文本情绪分析的准确性和普适性仍是未来的重要研究方向。
四、未来展望随着深度学习和自然语言处理技术的不断发展，文本情绪分析的准确性和应用范围也将得到进一步提升。
未来，文本情绪分析有望实现以下发展：1、算法优化：结合深度学习和传统机器学习算法的优点，提高情感分析的准确性。
例如，使用预训练的深度学习模型进行情感预测，以及结合多种特征进行模型训练等。
文本情感分析研究现状
文本情感分析研究现状机器之心专栏作者：李明磊作为NLP 领域重要的研究方向之一，情感分析在实际业务场景中存在巨大的应用价值。
在此文中，华为云NLP 算法专家李明磊为我们介绍了情感分析的概念以及华为云在情感分析方面的实践和进展。
基本概念为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。
这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。
比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。
而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。
是什么：文本情感分析旨在分析出文本中针对某个对象的评价的正负面，比如「华为手机非常好」就是一个正面评价。
情感分析主要有五个要素，（entity/实体，aspect/属性，opinion/观点，holder/观点持有者，time/时间），其中实体和属性合并称为评价对象(target)。
情感分析的目标就是从非结构化的文本评论中抽取出这五个要素。
图1 情感分析五要素举例如下图：图2 情感分析五要素例子上例中左侧为非结构化的评论文本，右侧为情感分析模型分析出的五个要素中的四个（不包括时间）。
其中实体「华为手机」和属性「拍照」合并起来可以作为评价对象。
评价对象又可细分为评价对象词抽取和评价对象类别识别。
如实体可以是实体词和实体类别，实体词可以是「餐馆」、「饭店」、「路边摊」，而实体类别是「饭店」；属性可以是属性词和属性类别，如属性词可以是「水煮牛肉」、「三文鱼」等，都对应了属性类别「食物」。
实体类别和属性类别相当于是对实体词和属性词的一层抽象和归类，是一对多的关系。
词和类别分别对应了不同的任务。
观点的取值范围一般是{正面，负面，中性}。
类似的，可以把观点看做是对描述词的抽象和归类，如「好看」归为「正面」。
任务类型当前研究中一般都不考虑情感分析五要素中的观点持有者和时间，故后文中的讨论都不考虑这两个因素。
《基于深度学习的方面级情感分析研究》
《基于深度学习的方面级情感分析研究》一、引言情感分析是自然语言处理（NLP）的重要任务之一，用于理解文本数据中表达的情感。
随着互联网的快速发展，用户生成的内容（如评论、社交媒体帖子等）迅速增长，对情感分析的需求日益增强。
传统情感分析方法往往集中在文档或句子的整体情感上，但这种方法不能准确地识别出评论中具体方面（如产品特性、服务质量等）的情感倾向。
因此，方面级情感分析（Aspect-level Sentiment Analysis）应运而生，它能够更细致地分析文本中的情感倾向。
近年来，深度学习技术为方面级情感分析提供了新的解决方案。
本文旨在探讨基于深度学习的方面级情感分析的研究现状和未来发展方向。
二、深度学习在方面级情感分析中的应用深度学习技术如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等在自然语言处理领域取得了显著的成果。
在方面级情感分析中，深度学习模型能够自动提取文本中的特征，从而更准确地识别出评论中具体方面的情感倾向。
1. 基于CNN的方面级情感分析CNN模型在处理具有局部依赖性的问题上表现出色，因此在处理文本数据时也有其优势。
在方面级情感分析中，CNN模型能够提取出文本中的局部特征，如单词或短语的情感倾向。
通过堆叠多个卷积层和池化操作，模型可以捕获更高级的语义信息，从而更准确地判断文本的情感倾向。
2. 基于RNN和LSTM的方面级情感分析RNN和LSTM等循环神经网络在处理序列数据时具有强大的能力。
在方面级情感分析中，这些模型能够捕捉文本中的时序依赖关系和上下文信息。
特别是LSTM模型，它能够有效地解决长期依赖问题，从而更好地理解文本中的情感倾向。
3. 融合多模态信息的深度学习模型除了文本数据外，评论中还可能包含图像、视频等多媒体信息。
近年来，有研究者将多模态信息融入深度学习模型中，以提高方面级情感分析的准确性。
例如，通过融合文本和图像信息，模型可以更全面地理解评论中的情感倾向。
情感分析的难点与发展现状
情感分析的难点与发展现状随着近年来人工智能技术的发展和应用，计算机科学家们从事了大量研究，探索分析人类语言和情感方面的问题，而这一领域正是预测和分析人类情绪和态度的诀窍之一情感分析。
近年来，情感分析技术在计算机科学领域发展迅速，有了显著的成就，它的目的是通过分析构建的数据集，实现对人类情感的准确检测和管理。
随着科学技术的进步，情感分析也在不断地发展壮大。
情感分析的难点是语言的复杂性和许多相关的性别、文化、语言背景等复杂的因素，使人类语言的计算机分析变得更加复杂。
以语言为例，即使是有意义的句子，有时也不能准确地表达一个人的真正情感。
另一方面，一句言语中可以同时容纳多种情感，因此算法很难准确分析出言语所表达的情感。
因此，语言计算机分析是情感分析技术中最困难的难点之一。
另一个难点是性别、文化和语言背景等复杂的因素。
这些因素可能会影响一个人的语言表达，因此情感分析的分析结果也可能受到影响。
比如，在一个文化中被认为是礼貌的表达方式，可能在另一个文化中被认为是攻击性的表达方式。
此外，由于不同语言之间存在众多差异，数据集中不同语言之间的情感表达也有可能产生一定程度的偏差。
虽然存在上述挑战，但情感分析技术发展迅速，科学家们正在做出积极的努力来解决这些难题，以提高情感分析的精度和准确性。
例如，科学家们在语言分析方面比以前取得了很大的进步，并且不断提出新的方法，如语言模型、自然语言生成（NLG）和机器翻译等。
同时，一些研究人员也在研究如何通过机器学习技术和其他技术，源测量文本和口头表达中表示的情感，以提高情感分析系统的准确性。
此外，科学家们也在研究其他新技术，用以解决情感分析技术中遇到的困难。
例如，一些研究者正在开发计算机知识库，以深入理解语言结构，比如句子主题、句子语气、短语结构等，以及文化和语言背景的影响。
此外，一些研究者也在研究如何使用神经网络来解决情感分析技术中的难题，例如使用神经网络学习单词的向量表达来更好地检测句子的情感内容。
情感分析的难点与发展现状
情感分析的难点与发展现状
情感分析是越来越流行的一个领域，大多数研究者都认为，在这个数据量庞大的时代，情
感分析技术可以帮助我们比较准确地理解一篇文章或段落里面的情感色彩以及读者或用户对文章的接受程度。
然而，情感分析也是一项极具挑战性的工作。
首先，情感分析取决于人们对事物的态度及形成的情感，但这是一个极具挑战的问题，因为情感是非常主观的，每个人都有不同的情感反应。
此外，情感分析还受具体文本的限制，一些文本可能含有混乱的信息，而深度的情感分析会非常困难。
此外，情感分析还存在错误偏差问题，这取决于研究者研究的语料库以及训练分类器时采
用的方法。
这可能导致分类器发生偏差，也可能把不同的语句贴上同样的标签。
通过将自然语言处理（NLP）技术与机器学习结合起来，可以进行高质量的情感分析，但
仍然存在许多挑战。
目前，NLP系统在情感分析中仍然缺乏准确，并且情感分析技术也缺
乏充分的训练数据。
此外，在多语种情感分析中，情感分析准确率也有待提高这是因为这时候需要处理各种语言中不同的文本结构，如句子结构以及字符转换，这些都是一大挑战。
总的来说，情感分析是一个引起了广泛关注的领域，它可以帮助我们更好地理解用户或读者对文章的接受度，但是，它也具有极大的挑战，包括情感的主观性，缺少充足的训练数
据以及多语种情感分析中的准确率等问题。
研究者也正在努力改善情感分析的准确度，探
索新的情感分析技术。
基于深度学习的文本情感分析方法研究
基于深度学习的文本情感分析方法研究IV 目录第一章绪论 (1)1.1 文本情感分析研究的背景 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 基于情感词典的分析方法 (2)1.2.2 基于传统机器学习情感分析方法 (3)1.2.3 基于深度学习情感分析 (4)1.3 本文研究工作 (5)1.4 论文章节安排 (6)1.5 本章小结 (7)第二章文本情感分析理论 (8)2.1 文本情感倾向概述 (8)2.2 文本词向量表示 (9)2.2.1 CBOW模型 (9)2.2.2 Skip-gram模型 (10)2.3 机器学习文本分类方法 (11)2.3.1 KNN算法 (11)2.3.2 朴素贝叶斯算法 (11)2.3.3 支持向量机算法 (12)2.4 深度学习文本分类方法 (12)2.4.1 深度学习简介 (12)2.4.2 卷积神经网络 (13)2.4.3 循环神经网络 (15)2.4.4 自注意力机制 (16)2.5 本章总结 (18)第三章基于自注意力的卷积神经网络短文本分类 (19)3.1 短文本预处理 (19)3.1.1 中文分词 (19)3.1.2 去除停用词 (19)3.2 文本向量化 (20)3.3 融入自注意力的卷积神经网络模型 (21)3.3.1 卷积神经网络 (21)3.3.2 双向LSTM网络融合信息 (22)3.3.3 基于自注意力情感词权重分配 (24)3.3.4 模型结构 (26)3.4 实验和结果分析 (27)3.4.1 实验环境配置 (27)3.4.2 数据集 (28)3.4.3 评价模型 (28)3.4.4 实验设计和结果分析 (29)3.5 本章总结 (32)第四章基于双层自注意力扩展卷积网络长文本情感分类 (34)4.1 基于双层自注意力扩展卷积神经网络模型 (34)4.1.1 扩展卷积神经网络 (34)4.1.2 双层双向GRU网络融合信息 (35)4.1.3 双层自注意力 (36)4.1.4 模型结构 (37)4.2 实验和结果分析 (38)4.2.1 数据集和参数设置 (38)4.2.2 实验结果评价 (38)4.3 本章总结 (41)第五章文本情感分类应用实现 (42)5.1 Scrapy框架 (43)5.2 数据搜集和实验 (44)5.3 本章总结 (47)第六章总结与展望 (48)6.1 工作总结 (48)6.2 工作展望 (49)参考文献 (50)致谢 (56)第一章绪论1.1 文本情感分析研究的背景随着移动互联网浪潮即将结束，人工智能时代即将来临。
文本细粒度情感分析研究综述
综述
1、情感分类
1、情感分类
情感分类是细粒度情感分析的关键问题之一，主要涉及将文本数据划分为不 同的情感类别。目前，机器学习算法在情感分类方面取得了显著的成果，尤其是 深度学习算法的应用。例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深 度学习模型在处理自然语言任务时具有强大的能力。另外，一些传统的机器学习 算法，如贝叶斯分类器和支持向量机（SVM）等也在情感分类中得到了广泛的应 用。
参考内容
内容摘要
随着社交媒体和在线平台的快速发展，文本情感分析技术变得越来越重要。 其中，文本细粒度情感分析在情感极度细微变化的场景中具有广泛的应用价值。 本次演示将综述文本细粒度情感分析的研究现状、方法、应用领域、挑战以及未 来发展趋势。
一、引言
一、引言
文本情感分析是指通过自然语言处理技术和机器学习算法，对文本数据进行 情感倾向性分析和评价。而文本细粒度情感分析则更加情感倾向的细分和微妙变 化，旨在捕捉和判断文本中的每一个情感元素，进而实现更精准的情感分析。这 种技术在商业、政府、教育等众多领域都具有广泛的应用前景。
文本细粒度情感分析研究综述
01 一、引言
目录
02 二、情感分析的方法
03
三、情感分析的应用 现状
04
四、情感分析的研究 方法与挑战
05 五、结论
06 参考内容
内容摘要
随着社交媒体和在线平台的快速发展，文本情感分析技术变得越来越重要。 其中，文本细粒度情感分析在情感极度细微变化的场景中具有广泛的应用价值。 本次演示将综述文本细粒度情感分析的研究现状、方法、应用领域、挑战以及未 来发展趋势。
一、引言
一、引言
文本情感分析是指通过自然语言处理技术和机器学习算法，对文本数据进行 情感倾向性分析和评价。而文本细粒度情感分析则更加情感倾向的细分和微妙变 化，旨在捕捉和判断文本中的每一个情感元素，进而实现更精准的情感分析。这 种技术在商业、政府、教育等众多领域都具有广泛的应用前景。
基于机器学习的文本情感分析技术研究综述
基于机器学习的文本情感分析技术研究综述文本情感分析是指通过自然语言处理技术，对文本中的情感进行分类和分析的一种技术。
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，文本情感分析在舆情监测、情感分析、情感推荐等领域得到了广泛的应用。
本文将综述基于机器学习的文本情感分析技术的研究进展和应用现状。
首先，基于机器学习的文本情感分析技术可以分为两大类：有监督学习和无监督学习。
有监督学习方法是指通过已标注好的情感标签训练出分类器，然后使用分类器对新的文本进行情感分类。
无监督学习方法则是直接对文本进行聚类或降维，从中发现情感信息。
在这两种方法中，有监督学习方法被广泛应用于实际应用中，因为它可以通过大量的标注数据训练出高性能的分类器。
近年来，深度学习技术在文本情感分析领域取得了显著的进展。
基于深度学习的情感分析模型可以通过多层神经网络结构对文本进行建模和表达。
一种常见的深度学习模型是卷积神经网络（CNN），它可以从文本中提取出局部特征，并通过多层卷积和池化操作进行特征的组合和抽象。
另一种常见的深度学习模型是循环神经网络（RNN），它可以对文本进行序列建模，并捕捉到文本中的上下文信息。
还有一种常见的深度学习模型是注意力机制网络（Attention），它可以自动选择文本中的关键部分进行建模。
除了深度学习模型，传统的机器学习算法也在文本情感分析中得到了广泛应用。
支持向量机（SVM）是一种常见的机器学习算法，它通过构建一个边界来对文本进行分类。
朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes）是另一种常见的机器学习算法，它基于贝叶斯定理进行分类。
此外，还有一些集成学习算法，如随机森林（Random Forest）和梯度提升树（Gradient Boosting），它们可以通过集成多个基分类器来提高分类性能。
在实际应用中，文本情感分析技术被广泛应用于舆情监测、商品评论分析、社交媒体分析等领域。
在舆情监测中，文本情感分析可以帮助企业或政府了解社会舆论的倾向，从而及时采取应对措施。
文本情感分析研究现状
文本情感分析研究现状文本情感分析是指通过自然语言处理技术将文本中的情感倾向进行判别和分类的任务。
近年来，随着社交媒体的兴起和互联网信息的爆炸性增长，文本情感分析成为了热门的研究领域，吸引了众多学者的关注。
本文将对文本情感分析的研究现状进行综述，并讨论其应用和挑战。
目前，文本情感分析主要分为两个方向：情感分类和情感极性识别。
情感分类是将文本划分为多个离散的情感类别，如积极、中性和消极；情感极性识别则是根据文本的情感态度划分为正向和负向。
这两个方向相互补充，共同构成了文本情感分析的核心内容。
在情感分类方面，传统的方法主要基于机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机和最大熵模型。
这些方法将文本转化为向量表示，并利用分类器进行情感分类。
然而，传统方法在处理复杂的文本中存在着一些问题，如特征选择困难、泛化性能差等。
为了解决这些问题，近年来，深度学习在文本情感分析中得到了广泛的应用。
深度学习模型能够自动学习特征表达，并能够处理大规模文本数据。
其中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）是两个常用的深度学习模型。
CNN能够捕捉文本中的局部特征，而LSTM则可以建模文本的时序信息。
此外，还有一些基于注意力机制的模型，如Transformer和BERT，它们能够更好地关注文本中的重要信息。
在情感极性识别方面，大部分研究集中在两个任务：情感词汇挖掘和情感表达强度分析。
情感词汇挖掘是指从文本中识别出具有情感倾向的词汇，例如“好”、“坏”等。
常见的方法包括基于词典的方法和基于机器学习的方法。
情感表达强度分析则是判断情感的强烈程度，例如“非常好”和“一般般”。
除了情感分类和情感极性识别，文本情感分析还有一些其他的研究方向。
例如，情感迁移学习利用源领域的标注数据来进行目标领域的情感分类，以应对数据稀缺和领域差异性的问题。
跨媒体情感分析则是将不同媒体（如文本、图像和音频）中的情感进行分析和对比。
多模态融合、多语言情感分析、社交媒体情感分析等都是具有应用前景的研究方向。
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文本情感分析研究现状机器之心专栏作者：李明磊作为NLP领域重要的研究方向之一，情感分析在实际业务场景中存在巨大的应用价值。
在此文中，华为云NLP算法专家李明磊为我们介绍了情感分析的概念以及华为云在情感分析方面的实践和进展。
基本概念为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。
这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。
比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。
而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。
是什么：文本情感分析旨在分析出文本中针对某个对象的评价的正负面，比如「华为手机非常好」就是一个正面评价。
情感分析主要有五个要素，（entity/实体, aspect/属性，opinio n/观点，holder/观点持有者，time/时间），其中实体和属性合并称为评价对象（target）。
情感分析的目标就是从非结构化的文本评论中抽取出这五个要素、(entity 体, 输入文木holder/®点持有者，time/ 时|i图i情感分析五要素举例如下图：我觉得华为手机非常牛逼。
（华为手机*图2情感分析五要素例子上例中左侧为非结构化的评论文本，右侧为情感分析模型分析出的五个要素中的四个（不包括时间）。
其中实体「华为手机」和属性「拍照」合并起来可以作为评价对象。
评价对象又可细分为评价对象词抽取和评价对象类别识别。
如实体可以是实体词和实体类别，实体词可以是「餐馆」、「饭店」、「路边摊」，而实体类别是「饭店」；属性可以是属性词和属性类别，如属性词可以是「水煮牛肉」、「三文鱼」等，都对应了属性类别「食物」。
实体类别和属性类别相当于是对实体词和属性词的一层抽象和归类，是一对多的关系。
词和类别分别对应了不同的任务。
观点的取值范围一般是 ｛正面，负面，中性｝。
类似的，可以把观点看做 是对描述词的抽象和归类，如「好看」归为「正面」。
任务类型当前研究中一般都不考虑情感分析五要素中的观点持有者和时间， 故后文中的讨 论都不考虑这两个因素。
根据对剩下三个要素的简化，当前情感分析的主要任务 包括可按照图3所示：词级别情感分析、句子/文档级情感分析、目标级情感分 析。
图3情感分析任务体系其中词级别和句子级别的分析对象分别是一个词和整个句子的情感正负向，不区分句子中具体的目标，如实体或属性，相当于忽略了五要素中的实体和属性这两个要素。
词级别情感分析，即情感词典构建，研究的是如何给词赋予情感信息， 如「生日」对应的情感标签是「正面」。
句子级 /篇章级情感分析研究的是如何 给整个句子或篇章情感分祈TG ABU实萍分焚n ■■ )■■UffiiRff 自标诲曲収目阮甘奂 r AfiSAfi 懐蹲4甜灵 ■性询師打情感标签，女「今天天气非常好」对应的情感标签是「正面」而目标级情感分析是考虑了具体的目标，该目标可以是实体、某个实体的属性或实体加属性的组合。
具体可分为三种：Target-grou nded aspect basedsen time nt an alysis (TG-ABSA), Target no aspect based sen time nt an alysis (TN-ABSA), Target aspect based sen time nt an alysis (T-ABSA). 其中TG-ABSA的分析对象是给定某一个实体的情况下该实体给定属性集合下的各个属性的情感分析，如图4中的实体是汽车，属性集合是动力、外观、空间和油耗。
2 OT'SKtg压发或机动力强髙速12陡车没压力：外规是我和老gaSHSs欢的款；后排空匡有点小：有点费S3啊。
图4 TG-ABSA 例子TN-ABSA的分析对象是文本中出现的实体的情感正负向，如图5中，实体华为和XX的情感正负向分别为正面和负面。
这种情况下没有属性的概念，只有实体。
倾手机比XX手机牛逼多了* «t «图5 TN-ABSA 例子T-ABSA的分析对象是文本中出现的实体和属性组合，如图6所示，评价对象是实体+属性的组合，如华为+拍照和XX+性价比。
华为的拍照牛逼药：XX的性价比很高。
图6 TG-ABSA 例子在清楚了目标级情感分析的分类之后，每个类别又都可以包含为两大类任务：第一个是评价对象的识别，第二个是情感识别。
评价对象识别包括评价对象词抽取和评价对象词分类，情感识别包括评价词抽取和评价正负面分类。
具体例子如图7所示。
之所以要识别出对象词和评价词，是为了能够基于属性正负面过滤的时候可以高亮相应的评价文本片段。
手机内存非常大'系统流畅鼻性价比非常高。
评松词=勻£常高i啲槪性：正面图7评价对象和评价词和类别识别例子本文主要介绍词级别情感分析、句子级情感分析和目标级情感分析中的T-ABSA的内容、方法和华为云语音语义团队在该领域实践中的一些成果。
这里首先区分一些概念，本文所说的情感，包括emotion 和sen time nt 两种严格意义上来说sentiment 属于emotion 的一种，但是本文中不做区分。
词级文本情感分析任务介绍词级别的情感分析，即构建情感词典(sen time nt lexic on )，旨在给词赋予情感信息。
这里首先要确定的是情感怎么表示，常见的表示方法有离散表示法和多维度表示法。
离散表示法如情感分析领域常用的｛正面，负面，中性｝的表示方法，或者如表List of Popular Discrete Emotion Categorizations Author Sum Basic EmotionsEknun [2416anger, disgust fear, joy, sadness, surprise Parrot [25]6anger, fear, jny^ love, sadness,surprise Frijda [2616desire, happiness, interest., sonvn卩surprise,, wonderPlulchik [26]K acreplance, 呂er,. ^nticip^Lion^ dis^usl,fear ]W. madness. surpriseTamkinji 127]g anger, contempt, disgust distress, fear,inleresL, ]<>v r surpriseOrhmy [28]22tear, jov. di^tressj happy Joi; gkutmg,hope, pit— pride, relief resentment,satisfaction, etc.Xu (29]w/anger, disgust fear, joy, like, sadness, surprise图8离散情感模型，引用自「1」用离散表示法表示的情感词典如：高兴-正面，生日-正面，车祸-负面，灾难-负面Evaluatio n-Pote ncy-Activity (EPA)模型等。
Vale nee 和Evaluation 表示好坏，arousal 和activity 表示人的唤起度，dominance 和potency 表示控制力Arousal f .tense excitednegative111 stralcd happydepressed contenV A alencehtentiredlowV图9 Valence-Arousal 模型用连续多维表示方法的情感词典例子如：VAD模型在［1,9］取值范围下：车祸可表示为(2.05, 6.26, 3.76)常见的方法构建情感词典常见的方法如图10所示：图10常见情感词典构建方法人工标注优点是准确，缺点是成本太高。
自动化方法中，都是先有人工标注一些种子词，然后通过不同的方法把种子词的标签信息扩展到其他词。
基于点互信息的方法会基于大规模语料库统计新词和种子词之间的统计信息，然后基于该信息对种子词做加权求和得到信息的情感标签。
基于标签传播的方法会先构建词和种子词的一个图，图上的边是基于词和词之间的统计信息获得。
然后用标签传播的算法获得新词的情感信息。
基于回归的方法先构建词的特征向量表示，然后基于种子词的标签信息训练一个回归或分类模型，得到该模型后再对新词做预测，获得新词的情感标签信息。
我们的进展我们团队基于已经标注的情感词典，通过自动化的方法，构建了当前业界最大规模的多维度情感词典。
图11情感词典构建流程基于该方法，我们构建了业界最大规模的情感词典库，采用了Valence-Arousal 的二维情感表示模型，情感值取值范围为卜1,.1] （-1表示不好（对应Vale nee 维度）或无唤醒（对应Arousal维度），1表示好或高唤醒度），词典包含六百万词，例子如下：图12构建的情感词典例子句子文本情感分析任务介绍句子级和篇章级文本情感分析旨在整个句子或文章表达的情感倾向性，如下例子：买没几天就降价一点都不开心，闪存跑分就五百多点点---外观漂亮音质不错，现在电子产品基本上都是华为的了---汽车不错，省油，性价比高这个政策好啊，禾I」国利民当前各友商推出的情感分析服务大部分都是这种整体文本的正负向预测。
句子级情感分析服务在互联网时代的电商评论、政策评价中有着广泛的应用价值。
句子级情感分析是一个典型的文本分类任务，我们团队也采用了当前比较有效的预训练模型+微调的方案，如下图所示：图13句子级情感分析方案我们的进展当前我们已经上线了电商、汽车和社交领域的情感分析模型，主要支持中文语言, 标签是正面和负面，带有标签置信度。
如下图的例子所示，分别是手机、汽车和社交领域。
II■ Q«iK«图14 El 体验空间电商领域、汽车领域和社交领域例子目标级文本情感分析任务介绍前面介绍的句子级或篇章级的情感分析只关注整个文本的正负面， 没有区分文本中具体的评价对象。
所以就处理不了如下的例子：20T 涡轮增压发动机甸力强高速120趙车没压力；外观是我和老婆都比较喜欢 的款；后排空间有点小；有点费油臥该例子对汽车的各个属性的评价正负面是不一样的，如对动力和外观来说是正 面，对空间和油耗来说出 M 也* 辜■，34 1t 直■ ■ p rzj?；：■■丄■丄空工・1*4 呻畔卽* £・h h 午丁R■•- 0… o＜文霉1W 整分斷*- ©手肛耳/亿妒现丁已4即和+閉鞭31卄HtiJF 于■ ■師"W*5#m■*»*■直1啊.g-AiA是负面，所以就不能简单的分析整体文本的正负面。