作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着社会经济的快速发展、信息化的推广和人们对生活品质追求的提高，“客观、真实、及时的”是人们极具追求的品质之一。然而，由于客观、真实、及时反映出的个人信息在社会上流动的速度很快，如何准确快速地判断出不同人的态度并给出相应的建议是至关重要的。基于这一需求，许多人开始借助计算机科学的一些优势，利用大数据、云计算、自动学习等技术手段，进行自然语言处理（NLP）和情感分析，从而获取人们对于自己的评价或感受。近年来，基于机器学习和深度学习的NLP技术得到越来越多的关注，如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、变长序列模型LSTM等等，通过对输入文本进行深入的解析、统计建模、编码实现最终输出分类结果。情感分析是基于NLP的一种应用领域，主要任务是根据输入文本中是否存在负面情绪、褒贬不一的观点、愤怒或喜悦的表现，将其映射到一个预定义的情感标签或情感值，如积极或消极等。传统的情感分析方法一般依赖于特征工程、规则制定和复杂的统计模型，而NLP方法则可以突破传统模型的局限性。本文将介绍NLP中的一种情感分析模型——N-gram模型，并在实际应用场景中对它进行介绍和分析。
2.基本概念术语说明
情感分析
情感分析，也称为意见挖掘、观点抽取、情绪分析、评价指标提取，是一项NLP技术的核心任务之一。它研究如何从文本中提取出与感情或态度相关的信息，包括积极或消极的评价、评价对象或情绪目标的描述、以及具体事物或观点的表达方式。一般情况下，情感分析模型需要同时考虑语法结构、语义意图、情绪倾向以及其他上下文因素，才能确定文本的情感真伪。情感分析具有多样性和复杂性，涵盖了不同的应用领域，如电影评论分析、商品评论分析、舆论监控、金融报告审计、网络舆情分析
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/10320.html
4 评论