情感分析（意见挖掘）是一种自然语言处理（NLP）技术，重点是分析和找到给定文本或语音背后的意图/情感。
任何书面或口语演讲都总是有一种情感。

可能是负面的。

情感分析有助于实时自动处理大量数据。它可用于分析客户反馈，调查响应，社交媒体监控，声誉管理，客户经验和产品评论。可以在分析后做出确定。并了解人们对给定的综合性的反应。

情感分析迅速成为理解所有类型数据背后情绪的重要工具。能够自动理解来自给定调查的5000多个客户的回答是企业的巨大收益。

感性分析的重要性

• 对大量数据进行分类：通过数千条推文或客户调查响应手动分类非常宽容。符合性分析有助于在短时间内分析大量非结构化数据。<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< /p>

• 实时分析：通过情感分析模型可以实时检测到紧急或关键问题。例如，可以立即确定需要立即关注的愤怒客户，并且情况与此情况分区。

• 一致的标准：使用集中化的情感分析模型可以在解释数据时有助于保持标准的一致性和维护。手工做的解释可能是偏见，因为有时人们会受到经验的影响，信念和思想。

情感分析如何工作？

使用机器学习和自然语言处理，情感分析可以确定文本是中性，正面还是负面的。

感性分析的主要方法是：

1.基于rule的情感分析。

使用了一组手动创建的规则。

词典 - 否定词和阳性词的清单被创建，后来用来描述情感。
令牌化 - 将文本或句子分解为称为令牌的较小片段。

基于规则的系统如何工作的基本示例：

定义了两个两极分化的列表，这些单词是否定词，例如坏，丑陋和积极的单词，例如最佳，美丽。

然后，准备，处理和成立文本以通过机器进行分析，可以轻松进行分析。

然后计算机计算分类为否定的单词的数量和文本中的正词。

然后根据给定量表（例如-100至100）计算文本的整体情感评分。如果正词的数量高于系统返回正情绪的负词，反之亦然。系统返回中性情绪。

基于规则的情感分析的缺点

它是有限的，因为它不考虑整个句子，而是其中的一部分。人类语言很复杂，有时会错过真正的情感。

2。自动化或机器学习情感分析

使用机器学习技术。使用给定数据集对模型进行了训练，以根据给定文本中的单词及其顺序对情感进行分类。这种方法的质量取决于所使用的培训数据集的质量。<<<<<<<<<<<<<<< /p>

步骤1：特征提取

数据（文本）准备工作。 >

步骤2：培训和预测
情感标记的培训数据集用于训练算法。该数据集是手动创建或从评论中生成的。

。

步骤3：预测

新文本被馈入模型。然后，该模型使用使用培训数据集训练的模型预测了此新数据的标签。然后，文本在情感中被归类为正面，负或中立。这消除了对基于规则的情感分析中使用的预定词的需求。

n/b - 有时可以使用基于规则和自动化的混合体。尽管它们非常复杂，但它们提供了最佳结果。

建筑情感分析模型

预先训练的模型可公开使用，因此它们是最佳入门场所。可用的模型使用诸如变形金刚之类的深度学习设计。对于更好的结果，建议使用您自己的数据微调所选模型更好地适应手头的情况，并获得准确的结果