什么是情绪分析？

情感分析是对文本块是正面、负面还是中性进行分类的过程。情感分析是对词的上下文挖掘，它表明品牌的社会情感，也有助于企业确定他们制造的产品是否会在市场上产生需求。情绪分析试图获得的目标是以一种可以帮助企业扩张的方式分析人们的意见。它不仅关注极性（积极、消极和中性），还关注情绪（快乐、悲伤、愤怒等）。它使用各种自然语言处理算法，例如基于规则的、自动的和混合的。

例如，如果我们要分析一个产品是否满足客户的要求，或者市场上是否有这种产品的需求？我们可以使用情绪分析来监控该产品的评论。当存在大量非结构化数据并且我们希望通过自动标记数据对其进行分类时，情感分析也很有效。净推荐值 (NPS) 调查广泛用于了解客户如何看待产品或服务。情绪分析也因其处理大量 NPS 响应并快速获得一致结果的功能而广受欢迎。

为什么要进行情感分析？

据调查，全球80%的数据是非结构化的。无论是电子邮件、文本、文档、文章等形式的数据，都需要以结构化的方式分析数据。

1. 情绪分析是必需的，因为它以高效、成本友好的方式存储数据。
2. 情感分析解决实时问题，可以帮助您解决所有实时场景。

情绪分析的类型

1. 细粒度情感分析：这取决于基于极性。这个类别可以设计为非常积极、积极、中性、消极、非常消极。评级按 1 到 5 的等级进行。如果评级为 5，则表示非常积极，2 表示负面，3 表示中性。
2. 情绪检测：对快乐、悲伤、愤怒、沮丧、快乐、愉快等情绪进行情绪检测。它也被称为情感分析的词典方法。
3. 基于方面的情感分析：它侧重于特定方面，例如，如果一个人想检查手机的功能，则它会检查电池、屏幕、相机质量等方面，然后使用基于方面的情感分析。
4. 多语言情感分析：多语言由不同的语言组成，需要将其分类为正面、负面和中性。这是非常具有挑战性和相对困难的。

情绪分析如何工作？

使用了三种方法：

1. 基于规则的方法：在这里，词典方法、标记化、解析是基于规则的。该方法是计算给定数据集中正面和负面词的数量。如果正面词的数量大于负面词的数量，则情绪是正面的，反之亦然。
2. 自动方法：这种方法适用于机器学习技术。首先，训练数据集并完成预测分析。下一个过程是从文本中提取单词完成。这种文本提取可以使用不同的技术来完成，例如朴素贝叶斯、线性回归、支持向量、深度学习，就像使用这种机器学习技术一样。
3. 混合方法：它是上述两种方法的组合，即基于规则的方法和自动方法。剩余之处在于与其他两种方法相比，准确性较高。

应用

情感分析具有广泛的应用，例如：

1. 社交媒体：例如社交媒体方面的评论如 Instagram，在这里所有评论都被分析并分类为正面、负面和中立。
2. 客服：在Play商店中，所有1到5形式的评论都是借助情感分析方法完成的。
3. 营销部门：在营销领域，特定产品需要被评估为好坏。
4. 审稿人方面：所有审稿人都会看评论，并会检查并给出对产品的整体评论。

情感分析的挑战

情感分析方法存在主要挑战：

1. 如果数据是一种语气的形式，那么就很难判断评论是悲观的还是乐观的。
2. 如果数据是emoji的形式，那么就需要检测它的好坏。
3. 即使是讽刺的、讽刺的、比较的评论检测也真的很难。
4. 比较中性陈述是一项艰巨的任务。