文档介绍：情感分析
Sentiment Analysis
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背景 互联网(如博客和论坛)上产生了大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等。 潜在的用户可以通过浏览这些主观色彩的评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法。
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情感分析(Sentiment analysis),又称倾向性分析,意见抽取(Opinion extraction),意见挖掘(Opinion mining),情感挖掘(Sentiment mining),主观分析(Subjectivity analysis),它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。 如从评论文本中分析用户对“数码相机”的“变焦、价格、大小、重量、闪光、易用性”等属性的情感倾向。
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正面与负面评价?
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使用twitter预测股市
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情感分析主要目的是识别用户对事物或人的看法、态度。参与主体主要包括: (1)Holder (source) of attitude:观点持有者 (2)Target (aspect) of attitude:评价对象 (3)Type of attitude:评价观点  set of types:Like, love, hate, value, desire, etc.  simple weighted polarity: positive, negative, neutral Text containing the attitude:评价文本,一般是句子或整篇文档
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从挖掘的对象(数据)来讲,又可以分为文档级别,句子级别和短语(词)级别三大类。
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