学习进行情感分析 顾名思义该技术使用 和自然语言处理 从各种训练输入中学习。因此，模型的准确性高度依赖于输入内容的质量和对句子情绪的正确理解。在下面的 如何使用机器学习创建情感分析 部分中对此进行了详细介绍。 基于规则的情绪分析 这是产生意见的传统方式。该算法有一些预设的规则来识别每个句子的情绪。基于规则的系统还通过单词列表（词汇表）、标记化、解析和词干来手动使用 。 以下是它的工作原理： 百科全书库 程序员在算法中创建了一个包含肯定词和否定词的库。您可以为此使用任何标准字典。如果您仔细确定这些是积极词还是消极词，这将很有帮助。如果你犯了错误，输出将被破坏。 文本标记化 由于机器无法理解人类口语，因此程序员必须将文本分解成尽可能小的片段，就像单词一样。因此，有句子标记化，它将文本分解成句子。类似地，词标记化分解了句子的术语。 删除不必要的词 。词形还原是将相似的词组合成一个组例如等都被认为是 是 。
细了解了情感分析的概念是时候了解下顶
同样删除停用词会删除多余的词，如 等，这些词不会对文本中的情绪产生重大影响。 情感词的计算机计数 因为您要在情绪分析项目中分析数 的文本，所以您需要使用计算机程序来有效地计算所有正面、负面和中性词。它还有助于减少流程中的人为错误。 情绪分数的计算 好吧，意见挖掘的任务很简单。程序必须 Bermuda电子邮件列表 评估文本。分数可以以百分比形式给出，例如 为负， 为正， 为中性。 或者，某些程序使用 到 的比例。在这个尺度上， 是中性的， 是负数， 是正数。 情感分析的现实应用 公司不断收集需要适当分析的定性数据。意见挖掘的实际用例是： 情绪分析用于分析与客户支持的对话。它可以帮助企业简化工作流程并改善客户服务体验。 客户在论坛和在线社区上所说的话对企业很重要。他们使用这种方法来了解客户在这些平台上的整体印象。 社交媒体上的客户评论可以成就或破坏业务。情绪分析通常用于找出受众对公司的看法。 可以识别市场趋势、确定新市场并分析竞争对手。
解真正的营销投资回报率是大多数公司不
因此人们在推出新产品或品牌之前将其用于市场研究。 产品评级是公司使用情绪分析的另一个领域。通过这种方式，公司知道他们可以在哪里改进他们的产品。 针对新推出的产品或应用程序测试版的调查包含可用于改进产品的信息。意见挖掘对于从客户调查中收集重要数据也很有用。 如何通过机器学习创建情绪分析 文本预处理 在文本预处理中， 算法 挖掘中不起作用的非关键词。 提取特征 在处理原始文本后， 程序应用矢量化方法将情感词转换为数字。单词的这种数字表示的技术术语是特征。 一袋 克是矢量化的常用方法。然而，深度学习在这一领域取得了许多进步，并引入了使用神经网络的 算法。 训练 和预测 训练器需要输入一组带有情感标签的训练数据。数据主要包括多对特征。特征对表示情感词及其相应标签的数字表示：否定、中性或肯定。 真实文本的预测 现在，程序员会将不可见的或新的文本输入 系统。它将利用从训练数据中的学习来为不可见文本生成标签或类。 有时，人工智能系统还可以使用分类算法模型，例如逻辑回归、朴素贝叶斯、线性回归、支持向量机和深度学习。 意见挖掘工具 现在您已经详级意见挖掘工具了 猴据中的情绪。