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情感分析（Sentiment Analysis），也称为意见挖掘（Opinion Mining），是一种自然语言处理技术，用于确定文本中的主观情感或情绪倾向。
情感分析的目标是对文本进行情感分类，通常分为以下几个类别：
（1）正面情感：表示文本表达了积极、愉快或满意的情感。例如：“这家餐厅的食物非常美味。”
（2）负面情感：表示文本表达了消极、不满或不愉快的情感。例如：“这部电影太无聊了。”
DIKW软件中嵌入了3种不同的情感分析类别划分方法，分别是：
（1）2种情感：正面和负面情感
（2）7种情感：angerr 愤怒、disgust 厌恶、fear 恐惧、joy 快乐、neutral 中立、sadness 悲伤、surprise 惊喜；
（3）28种情感：admiration 钦佩、amusement 愉悦、anger 愤怒、annoyance 恼怒、approval 赞成、caring 关心、confusion 困惑、curiosity 好奇、desire 渴望、disappointment 失望、disapproval 反对、disgust 厌恶、embarrassment 尴尬、excitement 兴奋、fear 恐惧、gratitude 感激、grief 悲伤、joy 快乐、love 爱、nervousness 紧张、optimism 乐观、pride 自豪、realization 实现、relief 安心、remorse 悔恨、sadness 悲伤、surprise 惊喜、neutral 中性
情感分析可以应用于许多领域，如社交媒体监测、产品评论分析、舆情分析等。它提供了客观的方式来理解大量文本中所包含的情感倾向，帮助人们更好地了解用户反馈、市场需求和公众舆论。
在实践中，情感分析可以使用机器学习方法或深度学习方法来构建模型。情感分析的关键是选择合适的特征表示和训练数据，并使用分类算法或神经网络对文本进行分类。最近，使用Transformer模型（如BERT、GPT等）进行情感分析已经成为一种非常有效的方法。
精选内容介绍（免费视频）：
01~发文-作者-机构-城市-国家和地区基本统计分析
02~科研产出合作网络地理可视化-世界和中国03~通讯作者-通讯机构-通讯城市-通讯国家和地区基本统计分析04~学科交叉文献发现05~研究热点、前沿、路径探测-从英文标题和摘要中提取词组06~学科发展是固步自封还是海纳百川，如何测度？07~关键词的信息熵如何测度？08~科学主题演化路径：新兴/融合/扩散/消失/继承09~时间-作者-关键词-国家或地区-期刊-机构等多维关系关联图10~文献共被引聚类及主题演化和自动聚类标签技术+聚类可视化11~如何自动识别出每个主题的自动标签？12~如何预测每个主题的发展前景？13~如何筛选指定作者、机构、期刊、国家或地区的文献？15~省份间网络地图绘制
16~城市间网络地图绘制
17~流入流出动态地图一键绘制
22~实战 | 基于COOC软件的文献计量与科学知识图谱应用
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