情感分析思维导图
情感分析
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思维导图大纲
情感分析思维导图模板大纲
情感分析基本方法
基于机器学习: 将情感分析作为一个有监督的分类问题，对训练文本进行人工标注，然后进行有 监督的机器学习，最后通过训练的模型进行情感分析和预测。
监督机器学习
支持向量机(SVM)
贝叶斯
弱监督机器学习
无监督机器学习
基于LDA模型的扩展
基本流程
文本情感标注 （正面1，负面0）
文本预处理 （分词、停 用词、特殊 字符等）
文本特征工 程 (词袋、 TF-IDF、 Word2Vec 等)
文本训练 （贝叶斯、 SVM、 CNN等）
文本情感分 析与预测
基于词典: 根据已构建的情感词典，对分析文本抽取情感值，计算情感倾向。 情感分类效果取决于情感词典的完善性.
英文词典
TextBlob
Afinn
SentiWordNet
中文词典
HowNet
NTUSD
snowNLP
基于深度学习
卷积神经网络模型(CNN)
循环神经网络模型(RNN)
混合
什么是情感分析
基本概念
情感分析是人工智能的一个细分领域。是一种自然 语言处理技术，旨在识别和提取文本中的情感信息。
两大研究方向
两个类别（正面和负面）
极性的范围（比如影评的星级等）
情感分析级别
文本级别
通过完整文档和段落来获取情绪
句子级别
获取单句的情绪
子句级别
获取句子中，子句或者词语的情感
情感分析的应用
部分应用领域
市场营销
社交媒体监测
产品评论分析
商业智能
金融
政务服务
医疗
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