對文字的觀點、喜好、情感傾向進行分類：
（1）按情感傾向 / 極性劃分；比如分為正面、負面、中性情感。
（2）按情感程度深淺劃分；比如分為熱愛、喜歡、一般、不喜歡、厭惡。
（3）按情感類別來劃分；比如新聞分類。
通過分析研究物件的情感分布，可了解輿情，輔助商業**、決策。
2.1，文件級
為觀點型文件標記整體的情感傾向／極性
2.2，語句級
對文件內單獨的語句，標記其主觀分類 / 極性分類
通常會把句子分為積極、中立或消極3類
2.3，實體特徵層面 aspect level
判斷語句在實體特徵層面的情感傾向
需要找到實體的特徵 / 屬性、情感詞
3.1，基於情感詞典
根據已構建的情感詞典，對待分析文字進行文字處理，抽取情感詞，計算該文字的情感傾向。
分類效果取決於情感詞典的完善性。
一般流程
（1）構建情感詞典
情感詞程度詞（非必須）
否定詞：反轉情感傾向
確定情感詞、程度詞的評分機制，以及否定詞的反轉機制
（2）對文字進行分詞，匹配情感詞典
（3）根據評分和反轉機制，通過合適的演算法，計算出文字的情感得分
3.2，基於機器學習
通過演算法模型獲取特徵詞，形成文字和詞的矩陣，再利用機器學習/深度學習等方法進行分。
分類效果取決於訓練文字的選擇以及正確的情感標註。
一般流程
（1）選一部分語料，標記出情感分類
（2）對語料進行分詞，通過合適的模型演算法轉換成詞向量，獲取特徵詞
（3）搭建模型，對資料進行訓練和測試，調整穩定後形成分類器
（4）用分類器對新語料進行分類
多模態情感分析
把文字＋語音＋影象作為輸入，都轉成空間向量做分析。
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實體詞典 情感詞典 基於詞典的情感分析 簡單例項
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情感分析 詞典建立
詞典包括情感詞典 程度詞典 否定詞典和連詞詞典，其中情感詞典最為重要，程度詞典和否定詞典用於識別修飾情感詞語的成分，連詞詞典用於識別句際關係 以情感詞彙本體為主要資源，結合 情感分析用中文詞集 中文褒貶義詞典 和學生褒貶義詞，經過整合 去重 轉換和補充得到含有 個詞語的情感詞典，每個詞語標註詞性 極...