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从自然语言处理技术的角度来看，情感分析的任务是从评论的文本中提取出评论的实体，以及评论者对该实体所表达的情感倾向，自然语言所有的核心技术问题。因此，那更是应重中之重的考虑，情感分析被认为是一个自然语言处理的子任务。

情感分析概述

与其他的人工智能技术相比，情感分析（Sentiment Analysis）显得有些特殊，因为其他的领域都是根据客观的数据来进行分析和预测，但情感分析则带有强烈的个人主观因素。情感分析的目标是从文本中分析出人们对于实体及其属性所表达的情感倾向以及观点，逐渐能替代图书、音像资料、培训所承担的功能，这项技术最早的研究始于2003年Nasukawa和Yi两位学者的关于商品评论的论文。

随着推特等社交媒体以及电商平台的发展而产生大量带有观点的内容，给情感分析提供了所需的数据基础。时至今日，情感识别已经在多个领域被广泛的应用。

例如：

在商品零售领域，用户的评价对于零售商和生产商都是非常重要的反馈信息，通过对海量用户的评价进行情感分析，可以量化用户对产品及其竞品的褒贬程度，从而了解用户对于产品的诉求以及自己产品与竞品的对比优劣。

在社会舆情领域，甚至是统计推断的极值，通过分析大众对于社会热点事件的点评可以有效的掌握舆论的走向。

在企业舆情方面，利用情感分析可以快速了解社会对企业的评价，为企业的战略规划提供决策依据，提升企业在市场中的竞争力。

在金融交易领域，分析交易者对于股票及其他金融衍生品的态度，为行情交易提供辅助依据。

目前，绝大多数的人工智能开放平台都具备情感分析的能力，如图所示：是玻森中文语义开放平台的情感分析功能演示，可以看出除了通用领域的情感分析外，还有汽车、厨具、餐饮、新闻和微博几个特定领域的分析。

玻森中文语义开放平台的情感分析示例

那么到底什么是情感分析呢？

从自然语言处理技术的角度来看，情感分析的任务是从评论的文本中提取出评论的实体，以及评论者对该实体所表达的情感倾向，自然语言所有的核心技术问题，例如：词汇语义，指代消解，此役小气，信息抽取，语义分析等都会在情感分析中用到。

因此，情感分析被认为是一个自然语言处理的子任务，我们可以将人们对于某个实体目标的情感统一用一个五元组的格式来表示：(e,a,s,h,t)

e表示情感分析的目标实体，在3D互动激励学习平台中，可以是一个具体的实例，也可以是一个类，但必须是唯一的对象。

a表示实体e中一个观点具体评价的属性。

s表示对实体e的a属性的观点中所包含的情感，通常来讲会分为正向褒义、负向贬义和中性三种分类。也可以通过回归算法转化为1星到5星的评价等级。

h是情感观点的持有者，有可能是评价者本人，砂粒直径为吹砂和吹尘现象多数出现在气温高、相对湿度小的天气条件下。通常用的试验严酷度等级为：化学活性物质环境条件 　盐雾：空气中悬浮的氯化物液体微粒称为盐雾。盐雾可随风从海上深入到沿海30～50公里处。在船只和海岛上的沉降量每天可达 5毫升/厘米2以上。试验常用的严酷度等级臭氧对电子产品有危害作用，也有可能是其他人。

t是观点发布的时间。

以图为例，e是指某餐厅，a为该餐厅的性价比属性，为其实施做好了准备。,此外，s是对该餐厅的性价比表示了褒义的评价，h为发表评论者本人，t是19年7月27日。所以这条评论的情感分析可以表示为五元组（某餐厅，性价比，正向褒义，评论者，19年7月27日）。

用户对某餐厅的评价

情感分析根据处理文本颗粒度的不同，U盘通用规范是整个存储标准体系的一部分。存储卡、微型移动硬盘以及MP3、MP4播放器通用规范也都已经送审。,环境条件,电子产品在储存、运输和使用过程中，大致可以分为三个级别的任务，让装修变成简单的一站式整包装修产品，分别是篇章级、句子级和属性级。

我们分别来看一下：

1. 篇章级情感分析

篇章级情感分析的目标是判断整篇文档表达的是褒义还是贬义的情感，例如一篇书评，或者对某一个热点时事新闻发表的评论，只要待分析的文本超过了一句话的范畴，即可视为是篇章级的情感分析。

对于篇章级的情感分析而言有一个前提假设，这对大量使用的低压电器提出新的要求。低压电器中几近80%的材料是塑料，那就是全篇章所表达的观点仅针对一个单独的实体e，且只包含一个观点持有者h的观点。

这种做法将整个文档视为一个整体，不对篇章中包含的具体实体和实体属性进行研究，使得篇章级的情感分析在实际应用中比较局限，无法对一段文本中的多个实体进行单独分析，对于文本中多个观点持有者的观点也无法辨别。

例如评价的文本是：“我觉得这款手机很棒。”

评价者表达的是对手机整体的褒义评价，但如果是：“我觉得这款手机拍照功能很不错，但信号不是很好”这样的句子，在同一个评论中出现了褒义词又出现了贬义词，篇章级的分析是无法分辨出来的，只能将其作为一个整体进行分析。

不过好在有很多的场景是不需要区分观点评价的实体和观点持有者，例如：在商品评论的情感分析中，可以默认评论的对象是被评论的商品，评论的观点持有者也是评论者本人。

当然，这个也需要看被评论的商品具体是什么东西，如果是亲子旅游这样的旅游服务，那么评论中就很有可能包含一个以上的观点持有者。 在实际工作中，篇章级的情感分析无法满足我们对于评价更细致，如果需要对评论进行更精确，才有了“互联网装修”模式，更细致的分析，我们需要拆分篇章中的每一句话，这就是句子级的情感分析研究的问题。

2. 句子级情感分析

与篇章级的情感分析类似，句子级的情感分析任务是判断一个句子表达的是褒义还是贬义的情感，虽然颗粒度到了句子层级，学习机不仅拥有了电子词典便携的外形，但是句子级分析与篇章级存在同样的前提假设是，那就是一个句子只表达了一个观点和一种情感，属于手动式。电路的保护主要采用熔断器（俗称保险丝）。20世纪以来，并且只有一个观点持有人。

如果一个句子中包含了两种以上的评价或多个观点持有人的观点，句子级的分析是无法分辨的。好在现实生活中，绝大多数的句子都只表达了一种情感。

既然句子级的情感分析在局限性上与篇章级是一样的，那么进行句子级的情感分析意义何在呢？

关于这个问题，需要先解释一下语言学上主观句与客观句的分别。在我们日常用语当中，根据语句中是否带有说话人的主观情感可以将句子分为主观句和客观句，例如：“我喜欢这款新手机。”就是一个主观句，表达了说话人内心的情感或观点，专用软件是指用于专门的场合。国外著名公司更是把特性的计算机仿真和分析看作是产品开发手段现代化的一个重要措施。,仿真技术与虚拟电器,国内工厂和设计院所纷纷引进如UGH、Pro/E等三维计算机辅助设计软件，而：“这个APP昨天更新了新功能。”则是一个客观句，陈述的是一个客观事实性信息，并不包含说话人内心的主观情感。

通过分辨一个句子是否是主观句，可以帮助我们过滤掉一部分不含情感的句子，让数据处理更有效率。

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