情感分析

本课程将详细解读什么是情感分析技术,以及如何用基于深度学习自然语言处理方法来解决它。(课时:58 分钟)

讲师:   李嫣然


课程背景

情感分析就是通过算法分析数据,让机器识别人类语言中所包含的情感,并加以正面和负面以及不同程度的区分。本课程将详细解读什么是情感分析技术,以及如何用基于深度学习自然语言处理方法来解决它。

课程目的

学完本课程,你能做到

  • 了解什么是情感分析技术,这种技术有怎样的市场价值,技术的困难点在哪里

  • 熟悉当前流行的语义分析框架、模型、数据集

课程详情

本课程的主要内容有:

  • 情感分析介绍

    • 什么是情感分析,应用场景是什么,以及语义相关任务的分类

  • 语义分析的框架

    • 当前的主要问题

    • 最成熟的语义分析架构

  • 语义分析数据集:Stanford Sentiment Treebank

  • Deep Averaging Network (DAN)模型


课程笔记:



笔记作者:李凌


个人理解,情感分析就是通过算法分析数据,让机器识别人类语言中所包含的情感,并加以正面和负面以及不同程度的区分。


一、情感分析运用广泛,以下为举例:


电商网站中商品的评论

产品反馈标签(淘宝-大家印象:LDA)

马伊琍和文章,伊利股份暴涨事件- 涉及到金融活动追求热点,自动策略,文本分析,信息挖掘。

金融分析工具从情感分析的角度,正面,负面的判断股票的交易

学术研究的合作中,社交网站上比较多。舆情分析大众的情感走向。政治,商业,广告等


二、相关的其他概念还包括:

1.情感的检测,有没有情感,什么样的情感

2.观点,意见的提炼

3.意见挖掘

4.情感挖掘

5.主观性评价分析


三、情感分析的具体任务:

  1. 正向负向情感分析

  2. 情感程度等级定量

  3. 判断喜欢的程度

  4. 研究情绪的识别,确定目标

本课主要介绍语句情感分析,结构如下


推文(微博)通过单个字的特征,提取特征,通过训练进行分类,从而得到正向与负面的结论

正负性的判断目前可以做到 90-98%的准确率

程度级别的判断可以做到75%-85%的准确率

难度:评价中比较的判断;复杂句型的判断

……


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讲师介绍
李嫣然

香港理工大学在读博士生,集智科学家,著名公众号:程序媛的日常 的运营者之一,人称小S。研究方向为自然语言处理中的语义表达和语言生成,致力于利用深度学习、认知科学等相关领域的方法和成果探究人类语言习得和语言表达的奥秘。