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1.1 文中自有真情在
1.1.1问世间情为何物
1.1.2触景文下留真情
1.2NLP来相助
1.2.1什么是NLP
1.2.2NLP主要应用领域
1.3情感即分类
1.3.1情感分析的对象与方法
1.3.2情感分析的主要应用
2.1分词与词典
2.1.1分词,情感分析步
2.1.2词典,让AI长知识
2.2只有“情感”行不行
2.2.1情感词典的建立
2.2.2词典的扩充
2.3基于情感词典的案例
3.1数据的获取
3.1.1网络爬虫
3.1.2简单爬虫案例
3.2数据的清洗与整理
3.2.1去除停用词
3.2.2词性标注
3.3词频与词云
3.3.1词频统计
3.3.2关键词统计
3.3.3词云
3.4词袋模型
3.4.1词袋模型概念
3.4.2简单词袋模型案例
3.4.3改进词汇表
3.4.4词袋模型显示频率
3.4.5词袋模型的局限性
4.1机器学习概述
4.1.1什么是机器学习
4.1.2机器学习与情感分析
4.1.3词袋模型数据生成
4.2朴素贝叶斯与情感分析
4.2.1贝叶斯vs频率
4.2.2朴素贝叶斯原理实践
4.3二项逻辑回归与情感分析
4.3.1逻辑回归原理
4.3.2逻辑回归算法
5.1神经网络工作原理
5.1.1神经网络概述
5.1.2前向与反向传播
5.1.3其他参数
5.2激活函数与损失函数
5.2.1非线性的激活函数
5.2.2衡量优劣的损失函数
5.3神经网络的分类与情感分析
6.1另辟蹊径分布表示
6.1.1语料库
6.1.2分布式假说
6.2从NPLM到Word2Vec
6.2.1NPLM模型
6.2.2Word2Vec
6.3Word2Vec实践
6.3.1女人-男人=王后-国王的三国解读
6.3.2词汇的星空
7.1循环神经网络
7.1.1循环神经网络原理
7.1.2循环神经网络实践
7.2LSTM
7.2.1LSTM基本原理
7.2.2非礼勿记、非礼勿听、非礼勿言
7.3循环神经网络与情感分析
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人工智能超入门丛书--情感分析
小册名称:人工智能超入门丛书--情感分析
### 1.1.2 触景文下留真情:情感分析在文本情感挖掘中的深度应用 在人工智能的广阔领域中,情感分析(Sentiment Analysis)作为一门交叉学科,正日益成为连接自然语言处理与心理学、社会学的重要桥梁。它旨在通过自动化手段,理解和分析文本中表达的情感倾向,如正面、负面或中立,进而洞察人们的情绪状态、态度及意见。本书《人工智能超入门丛书——情感分析》旨在引领读者踏入这一引人入胜的领域,而本章“1.1.2 触景文下留真情”则聚焦于情感分析在文本情感挖掘中的深度应用,特别是如何通过理解文本背后的情感场景,捕捉并解析那些细腻而真实的情感表达。 #### 引言:情感与文本的不解之缘 自古以来,文字便是人类情感传递的重要载体。从诗词歌赋到现代社交媒体上的只言片语,每一行文字都承载着作者或说话者的情感色彩。情感分析技术,正是基于这一基本事实,通过计算机算法解析文本,揭示其中隐藏的情感密码。在这个过程中,“触景文下留真情”不仅是对情感分析目标的高度概括,也是对其应用场景的一种诗意描绘。它意味着,无论是新闻报道中的社会事件、电影评论中的观众反馈,还是社交媒体上的个人日常分享,情感分析都能精准捕捉到这些文本背后的情感波动,还原出最真实的情感场景。 #### 1. 情感分析的基础理论 在深入探讨“触景文下留真情”之前,有必要先简要回顾情感分析的基础理论框架。情感分析主要依赖于自然语言处理技术,包括文本预处理、特征提取、模型构建与情感分类等几个核心步骤。 - **文本预处理**:包括分词、去停用词、词性标注等,旨在将原始文本转化为适合机器处理的格式。 - **特征提取**:通过词袋模型、TF-IDF、词嵌入(如Word2Vec、BERT)等技术,将文本转换为数值特征,便于机器学习模型处理。 - **模型构建**:利用监督学习、无监督学习或半监督学习方法,训练情感分类模型。常见的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN及其变种LSTM、GRU)等。 - **情感分类**:根据模型预测结果,将文本划分为正面、负面或中立等情感类别。 #### 2. 触景生情:情感场景的理解与构建 “触景生情”一词,生动地描述了情感与场景之间的紧密联系。在情感分析中,理解文本背后的情感场景是准确捕捉情感倾向的关键。这要求我们不仅关注文本的字面意义,更要深入挖掘文本所处的上下文环境、社会文化背景以及作者/说话者的个人经历等因素。 - **上下文感知**:情感往往不是孤立存在的,它受到前后文内容的深刻影响。因此,情感分析系统需要具备上下文感知能力,能够综合考虑文本中的多种线索,如时间、地点、人物关系等,以更准确地判断情感倾向。 - **社会文化背景**:不同的文化背景下,同一表达可能蕴含截然不同的情感色彩。例如,“龙”在中国文化中象征吉祥,而在西方文化中则可能被视为邪恶的象征。因此,情感分析系统需要具备一定的文化敏感性,能够识别并适应不同文化背景下的情感表达。 - **个人情感经历**:每个人的情感体验都是独一无二的,它受到个人经历、性格、价值观等多重因素的影响。虽然这一层面在自动化情感分析中难以完全模拟,但通过引入用户画像、历史行为数据等辅助信息,可以在一定程度上提升情感分析的个性化水平。 #### 3. 文下留真:情感表达的细腻解析 “文下留真”强调的是情感分析在解析文本情感表达时的细腻与精准。这要求情感分析系统不仅能够识别出文本的整体情感倾向,还能捕捉到其中细微的情感变化和复杂的情感交织。 - **情感极性强度分析**:除了基本的正面、负面分类外,情感分析还可以进一步细化到情感极性强度的评估,如非常正面、正面、中性、负面、非常负面等。这有助于更细致地理解文本中的情感程度。 - **情感混合现象解析**:许多文本中同时包含多种情感,形成复杂的情感混合现象。情感分析系统需要具备识别并区分这些混合情感的能力,如喜悦中带着一丝忧虑、愤怒中夹杂着无奈等。 - **情感隐喻与反讽识别**:语言是丰富多彩的,人们常常通过隐喻、反讽等修辞手法来表达情感。情感分析系统需要具备一定的语义理解能力,能够识别并理解这些修辞背后的真实情感意图。 #### 4. 应用实例:情感分析在各个领域的实践 “触景文下留真情”的情感分析技术,在多个领域展现出巨大的应用潜力。 - **社交媒体监测**:通过分析用户在社交媒体上的言论,了解公众对于某一事件、产品或品牌的态度和情绪变化,为企业决策提供有力支持。 - **消费者意见挖掘**:对电商平台上的商品评论进行情感分析,帮助企业了解产品的优缺点,优化产品和服务。 - **新闻舆情分析**:实时监控新闻报道中的情感倾向,评估社会舆论的走向和公众情绪的波动,为政府和企业提供预警和决策参考。 - **心理咨询辅助**:在心理咨询领域,情感分析技术可以辅助心理医生快速了解患者的情绪状态,制定更有针对性的治疗方案。 #### 结语 “触景文下留真情”,不仅是对情感分析技术的一种诗意描绘,更是对其核心价值的深刻阐述。在人工智能的浪潮中,情感分析技术正以前所未有的速度发展,不断拓宽其应用领域和边界。未来,随着技术的不断进步和完善,我们有理由相信,情感分析将在更多领域发挥重要作用,成为连接人与机器、情感与理性的桥梁。本书《人工智能超入门丛书——情感分析》将陪伴您一起探索这一充满挑战与机遇的领域,共同见证情感分析技术的辉煌未来。
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