by 崔維福

情感分析是學術領域研究多年的課題，用google學術搜索可以找到很多paper，基本的方法上有基于詞典規則的方法、語言文法的方法，此外還有分類器以及近幾年比較火的深度學習的方法(稍后有詳細介紹)。

[[186255]]

各類paper是有一定的借鑒意義的，不過這主要是學術界在單個問題上的細化，要真正從研究領域落地到大數據的處理還有很多工作要做。

一、工程上的處理流程

工程上的處理流程具體包括以下幾個方面：

1、情感分析任務的界定

在進行情感分析任務的界定時，要弄清楚工程的需求到底是什么；要分析文本的哪個層面上的情感，比如篇章、段落、句子、短語、詞等粒度；是不是要分析所有的文本還是分析其中的部分文本；準許的錯誤誤差是在個什么范圍內等。

2、情感分析標準的制定

在實際的企業應用中往往要根據行業的特點來制定一些情感分析的標準，甚至要從客戶的立場中去建立標準。根據國雙實際接觸客戶的經驗，在行業上建立標準后,還需要再具體跟客戶做一些適度調整。

3、 語料數據加工、詞典加工

有了上一步的工作， 接下來進行加工語料或者字典的總結。這一步中不同的方法要做的工作不同，基本上是鋪人力的工作，難點是讓各個語料加工人員能協調一致，執行統一的標準 (通常會在這個過程中還會反作用到第二步情感分析標準的制定，因為看到實際數據后會發現標準總會有一些模糊地帶)

4、根據數據特征、規模等選擇合適的方法，并評測方法的優劣

工程中的方法并不是單一的方法，想用一個方法或者模型來解決各類數據源上的問題是不可能的。想要做出好的效果一定是采用分而治之的思想，比如，能用規則精準過的就不需要用分類器。

當應用在實際產品時，***能結合產品的垂直特點，充分利用垂直行業的特性，比如在金融行業、汽車行業，它們一定有自己的行話，這些行話具有非常明顯的規則或者特征。

二、情感分析方法及工具

情感分析對象的粒度最小是詞匯，但是表達一個情感的最基本的單位則是句子，詞匯雖然能描述情感的基本信息，但是單一的詞匯缺少對象，缺少關聯程度，并且不同的詞匯組合在一起所得到的情感程度不同甚至情感傾向都相反。所以以句子為最基本的情感分析粒度是較為合理的。篇章或者段落的情感也可以通過句子的情感來計算。

現階段關于情感分析方法主要有兩類：

（一）、基于詞典的方法:

基于詞典的方法主要通過制定一系列的情感詞典和規則，對文本進行拆句、分析及匹配詞典（一般有詞性分析，句法依存分析），計算情感值，***通過情感值來作為文本的情感傾向判斷的依據。

做法：

基于詞典的情感分析大致步驟如下：

• 對大于句子力度的文本進行拆解句子操作，以句子為最小分析單元；
• 分析句子中出現的詞語并按照情感詞典匹配；
• 處理否定邏輯及轉折邏輯；
• 計算整句情感詞得分（根據詞語不同，極性不同，程度不同等因素進行加權求和）；
• 根據情感得分輸出句子情感傾向性。

如果是對篇章或者段落級別的情感分析任務，按照具體的情況，可以以對每個句子進行單一情感分析并融合的形式進行，也可以先抽取情感主題句后進行句子情感分析，得到最終情感分析結果。

參考及工具：

1. 常見英文情感詞庫：GI（The General Inquirer）、sentiWordNet等；

2. 常見中文情感詞庫：知網、臺灣大學的情感極性詞典；

3. 幾種情感詞典構建方法：基于bootstrapping方法的Predicting the semantic orientation of adjectives及Determining the sentiment of opinions兩種最為經典的詞典構建方法。

（二）、 基于機器學習的方法:

情感詞典準確率高，但存在召回率比較低的情況。對于不同的領域，構建情感詞典的難度是不一樣的，精準構建成本較高。另外一種解決情感分析的思路是使用機器學習的方法，將情感分析作為一個有監督的分類問題。對于情感極性的判斷，將目標情感分為三類：正、中、負。對訓練文本進行人工標注，然后進行有監督的機器學習過程，并對測試數據用模型來預測結果。

處理過程：

基于機器學習的情感分析思路是將情感分析作為一個分類問題來處理，具體的流程如下：

1、 文本預處理

文本的預處理過程是使用機器學習作用于文本分類的基礎操作。由于文本是非結構化數據及其特殊性，計算機并不能直接理解，所以需要一系列的預處理操作后，轉換為計算機可以處理的結構化數據。在實際分析中，文本更為復雜，書寫規范也更為隨意，且很有可能摻雜部分噪聲數據。整體上來說，文本預處理模塊包括去噪、特征提取、文本結構化表示等。

特征抽?。?/strong>中文最小語素是字，但是往往詞語才具有更明確的語義信息，但是隨著分詞，可能出現詞語關系丟失的情況。n-元文法正好解決了這個問題，它也是傳統機器學習分類任務中最常用的方法。