情感分析（Sentiment Analyze）

一、什么是情感分析？

        情感分析是检测文本中积极或消极情绪的过程。 企业经常使用它来检测社交数据中的情绪、衡量品牌声誉和了解客户。

二、情感分析的类别？

        情绪分析模型关注极性（积极、消极、中性），但也关注感受和情绪（愤怒、快乐、悲伤等）、紧迫性（紧急，不紧急）甚至意图（感兴趣与不感兴趣）。 根据您希望如何解释客户反馈和查询，您可以定义和定制类别以满足您的情绪分析需求。 同时，以下是一些最受欢迎的情绪分析类型：

1. 细粒度的情感分析（fine-grained sentiment analyze）  

    如果极性精度对您的业务很重要，您可以考虑扩展极性类别以包括：

• 非常积极
• 积极的
• 中性的
• 消极的
• 非常消极

    这通常称为细粒度情感分析，可用于解释评论中的 5 星评级，例如：

      非常积极 = 5 星
      非常差 = 1 星

2. 情绪检测（emotion detection）            

     这种类型的情绪分析旨在检测情绪，如快乐、沮丧、愤怒、悲伤等。许多情绪检测系统使用词典（即单词列表及其传达的情绪）或复杂的机器学习算法。

     使用词典的缺点之一是人们以不同的方式表达情感。 一些通常表达愤怒的词，如坏或杀（例    如，你的产品太糟糕了，或者你的客户支持正在杀死我）也可能表达快乐（例如，你坏死了～或者这音乐出来的一瞬间有杀到我）。

3.基于某一方面的情绪分析（Aspect-based sentiment analyze）

      通常，在分析文本的情绪时，比如产品评论，您会想知道人们以积极、中立或消极的方式提及哪些特定方面或特征。 这就是基于方面的情感分析可以提供帮助的地方，例如在本文中：“此相机的电池寿命太短”，基于方面的分类器将能够确定该句子表达了对特征电池寿命的负面看法 。

4.多语言情感分析(Multilingual sentiment analysis)

     多语言情感分析可能很困难。它涉及大量的预处理和资源。大多数这些资源都可以在线获得（例如情感词典），而其他资源则需要创建（例如翻译语料库或噪声检测算法），但您需要知道如何编码才能使用它们。或者，您可以使用语言分类器自动检测文本中的语言，然后训练自定义情感分析模型以您选择的语言对文本进行分类。

三、情感分析的意义？

情绪分析非常重要，因为它可以让企业了解客户对其品牌的情绪。 通过自动整理社交媒体对话、评论等背后的情绪，企业可以做出更好、更明智的决策。据估计，世界上 90% 的数据都是非结构化的，换句话说，它们是无组织的。 每天都会创建大量非结构化业务数据：电子邮件、支持票、聊天、社交媒体对话、调查、文章、文档等）。 但是很难及时有效地分析情绪。

情感分析的总体优势包括：

     1.大规模梳理数据

您能想象手动整理数以千计的推文、客户支持对话或调查吗？ 需要手动处理的业务数据太多了。 情绪分析可帮助企业以高效且具有成本效益的方式处理大量数据。

     2.实时分析

情绪分析可以实时识别关键问题，例如社交媒体上的公关危机是否正在升级？ 愤怒的顾客会流失吗？ 情绪分析模型可以帮助您立即识别此类情况，以便您立即采取行动。

     3.一致的标准

据估计，在确定特定文本的情绪时，人们只有大约 60-65% 的时间同意。 通过情感标记文本是高度主观的，受个人经历、思想和信仰的影响。 通过使用集中式情绪分析系统，公司可以对所有数据应用相同的标准，帮助他们提高准确性并获得更好的洞察力。

四、如何进行情感分析？

情感分析，也称为意见挖掘，得益于自然语言处理 (NLP) 和机器学习算法，可以自动确定在线对话背后的情感基调。

您可以在情感分析模型中实施不同的算法，具体取决于您需要分析的数据量以及模型的准确度。 我们将在下面更详细地讨论其中的一些。

情感分析算法属于以下三类之一：

     1.基于规则：这些系统根据一组手动制定的规则自动执行情感分析。
     2.自动：系统依靠机器学习技术从数据中学习。
     3.混合系统结合了基于规则的方法和自动方法。

五、情感分析的挑战：

1.主观性和语气

2.上下文和极性

3.讽刺等

参考网址：https://monkeylearn.com/sentiment-analysis/