情感分析是自然语言处理（NLP）的一个子领域，其中一般情感是从文本中学习的。它主要用于通过监控社交或公共数据来了解客户满意度、社会受欢迎程度以及公众对产品的反馈。存在不同类型的情感分析，并且在现实世界中很常见。

情感分析的类型

除了学习积极或消极情绪的普通二元分类任务之外，颗粒度情感分析考虑到情感的极性。这种类型的情感分析通常用于解释和分析五星评级系统。以下五种离散的情绪可以分类，如下所示。

情绪检测是一种情绪分析，学习情绪，如快乐、悲伤、愤怒等。情绪检测可能是一项艰巨的任务，因为人们表达情绪的方式通常非常不同。

基于方面的情感分析通常在希望学习某些特征或方面的情感时使用。例如，在诸如“这件衣服手臂周围太紧”的评论中，揭示了对产品某个方面的反馈，在这种情况下，是衣服的合身程度。最后，多语言情感分析是在多语言文本中学习情感的过程。这项任务可能相当困难，而且经常需要外部语言模型。一个多语言数据平台，例如TAUS HLP，是一个定制的社区工作者可以利用多语言数据来执行情感分析任务的平台。

为什么情感分析很重要？

情感分析对于公司了解他们的用户群对给定产品或服务的反应非常有用。通过量化、监控和自动化通过评论、评级、社交媒体、聊天或其他反馈方法收集的情绪，公司可以对可能的错误功能或服务做出快速反应。此外，企业能够更快、更准确地做出更明智的决策。情感分析允许大规模的数据整理和分类。这些数据源可以包括电话记录、聊天、社交媒体抓取、评论、评级、支持票、调查、文章、文档等等。此外，情感分析是实时完成的，为组织提供了关于客户流失率或客户满意度等关键指标的宝贵见解。最后，公司可以获得持续的实时评论，实现正反馈循环和更快的产品迭代，以解决不满意的用户的问题。

情感分析用例

到目前为止，我们已经了解了不同类型的情感分析的重要性，以及如何使用基于规则、自动或基于混合的方法进行算法计算。

社交媒体、客户服务和市场研究是情感分析的最常见用例。社交媒体是一个常见的领域，情感分析用于监控人们如何反应和谈论品牌或产品。

它还允许企业了解社会各阶层如何看待不同的话题，从热门话题到新闻事件。利用这些信息，公司能够对公众情绪做出快速反应。此外，社交媒体已经成为品牌广告和消费者反馈的重要空间，如产品评论视频。因此，企业可以监控诸如品牌提及和与每次提及相关的情绪等指标。最后，客户服务已经成为情感分析的一个突出领域。使用电话通话记录或聊天记录，企业能够了解他们在客户服务和满意度方面的表现。使用实时数据，他们能够确保员工遵循适当的客户服务礼仪，并改善客户关系。

情感分析在算法上是如何工作的？

由于NLP和其他机器学习方法可以通过文本检测用户的语气，情感分析是可能的。通过这些技术，加权情感分数被分配给文本中的主题、单词或实体，然后在那里生成预测。情感分析算法通常分为三个不同的类别：自动、基于规则和混合。让我们更深入地研究三种不同类型的情感分析算法。

自动的

在自动情感分析算法、机器学习技术被用来学习用不同的情感来标记文本数据。应用分类机器学习模型来学习输入文本是否属于一组不同的情绪类别，例如积极、消极或中性。

下图显示了一个基于机器学习的自动情感分析图。在第一步中，输入数据被输入到模型中，在模型中特征被提取并与特定标签相关联。特征提取过程使用诸如文本矢量化、单词包或ngrams包、单词嵌入和单词频率等技术。之后，用不同的情绪（或标签）对训练数据进行分类，以获得训练好的监督模型。

在第二步中，使用从训练步骤学习的模型，在看不见的数据点上生成类（或标签）的预测。可以使用的常见分类模型有朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机器、线性回归和用于分类问题的深度学习。

基于规则的

在基于规则的情感分析算法中，系统根据一组预定义的规则自动标记输入数据，以识别用户情绪的极性。为了执行这些规则，利用了NLP技术。这些技术包括stemming、词性标注、语法分析、lexicons和tokenization。

在下面的场景中可以看到一个基于规则的情感分析模型的例子。单词列表适用于不同的情感。例如，消极的词可以是“可怕的”、“最差的”、“糟糕的”，积极的词可以是“伟大的”、“爱”、“惊人的”。接下来，分析输入句子，并存储极化单词的计数。然后，根据与给定情绪相关联的极化词的最高计数，该计数被处理成不同类别的分类，例如“积极的”、“消极的”或“中性的”。

基于规则的算法简单且易于实现，但是它们经常忽略文本和单词组合的复杂性。可以使用基于规则或自动算法，这取决于您希望您的情感分析模型有多高级。

混合分析

混合分析情感算法结合了基于规则和自动情感分析模型中使用的技术。该方法结合了机器学习和自然语言处理技术，创建了一个更加复杂和准确的情感分析模型。虽然它们通常构建起来更复杂，但结果是它们比使用基于规则或自动的方法执行得更准确。

总结

情感分析仍然是人工智能中的一个发展领域。由于人类交流方式的复杂性，这个领域有很大的改进空间。然而，今天在情感分析模型中使用的技术对许多企业来说似乎是有前途和有用的。针对您项目的情感分析任务可以由一组分析人员来执行，该社区是根据您所需的规范（如语言、位置、兴趣领域等）在TAUS HLP平台形成的。

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 （机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）

 编辑：胡跃