燃爆了（情感分析入门）数据分析学习总结笔记01：情感分析，出轨调查，

数据分析学习总结笔记01：情感分析

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1. 情感分析概述 1.1 什么是情感分析

情感分析主要基于文本数据，是自然语言处理（NPL）的主要内容。情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单而言,是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。互联网（如微博、论坛、知乎、豆瓣等）上产生了大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等。基于此,潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法。

1.2 情感分析的范畴

情感分析可以用于不同级别的范围：

1.3 细粒度情感分析

有时您可能想，更加准确地了解意见的极性水平，因此你可以考虑，以下类别而不仅仅是谈论积极，中立或消极的意见：

这通常被称为细粒度情感分析。 例如，这可以在评论中映射到5星评级，例如：“非常正=5星” 和 “非常负= 1星”。此外，还有7级粒度等，可根据实际需要进行处理。

一些系统还通过识别积极或消极情感是否与特定感觉相关联，来提供不同的极性风格，例如愤怒，悲伤或忧虑（即负面情绪）或快乐，爱情或热情（即积极情绪）。

1.4 情感分析的实际应用

随着近年来深度学习的发展，且文本数据的可获取性不断提升，情感分析在自然语言处理研究领域中日渐举足轻重，慢慢从理论研究领域拓展到实践应用中。目前主要用于预测电影票房、股票趋势、舆情分析、改进服务及产品、及了解用户的体验等。如下表所示：

应用场景 描述

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