自然語(yǔ)言處理文本情感分析主講人：朱德義人工智能課程團(tuán)隊(duì)目錄|

CONTENTS文本情感分析概述01技術(shù)與方法02模型構(gòu)建與算法0301文本情感分析概述文本情感分析概述文本情感分析：也稱(chēng)為情感計(jì)算或情感挖掘，是自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。它主要關(guān)注于識(shí)別、分析和理解文本中所蘊(yùn)含的情感傾向或情感狀態(tài)。這種情感可以是積極的、消極的，或者中性的，而且可能涉及對(duì)特定主題、事件、人物或產(chǎn)品的情感態(tài)度。同時(shí)該技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，包括但不限于產(chǎn)品評(píng)論分析、社交媒體監(jiān)控、新聞?shì)浨榉治觥㈦娪霸u(píng)論分類(lèi)、客戶(hù)服務(wù)自動(dòng)化等。通過(guò)對(duì)大量文本數(shù)據(jù)的情感分析，企業(yè)可以了解消費(fèi)者對(duì)其產(chǎn)品或服務(wù)的看法，政府可以了解公眾對(duì)某一政策的反應(yīng)，而研究者則可以洞察社會(huì)情緒的變化趨勢(shì)。文本情感分析概述依賴(lài)于預(yù)定義的情感詞典和規(guī)則集，通過(guò)匹配詞典中的詞匯和規(guī)則來(lái)判斷文本的情感傾向?；谝?guī)則的方法依賴(lài)于大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，使模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和識(shí)別文本中的情感特征?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法02技術(shù)與方法技術(shù)與方法基于詞典的情感分析01基于規(guī)則的情感分析02基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析03基于深度學(xué)習(xí)的情感分析04技術(shù)與方法

基于詞典的方法是文本情感分析中最直觀且基礎(chǔ)的方法之一。它主要依賴(lài)于預(yù)先構(gòu)建的情感詞典，通過(guò)計(jì)算文本中情感詞匯的出現(xiàn)頻率或權(quán)重來(lái)判斷文本的情感傾向。情感詞典作為該方法的核心，情感詞典中包含了大量的情感詞匯，每個(gè)詞匯都標(biāo)注了相應(yīng)的情感傾向（積極或消極）和強(qiáng)度。當(dāng)需要對(duì)一段文本進(jìn)行情感分析時(shí)，首先需要將文本分詞，并與情感詞典進(jìn)行匹配。通過(guò)統(tǒng)計(jì)文本中積極詞匯和消極詞匯的數(shù)量或權(quán)重，可以得出文本的整體情感傾向。技術(shù)與方法

基于規(guī)則的情感分析方法通過(guò)制定一系列規(guī)則來(lái)識(shí)別文本中的情感表達(dá)。這些規(guī)則可以基于語(yǔ)法結(jié)構(gòu)、詞匯關(guān)系或特定模式來(lái)構(gòu)建。例如，通過(guò)識(shí)別文本中的否定詞、程度副詞或情感修飾詞等，來(lái)調(diào)整或反轉(zhuǎn)詞匯的基本情感傾向。這種方法相對(duì)于基于詞典的方法更為靈活，但規(guī)則的制定需要大量的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。技術(shù)與方法基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析方法利用標(biāo)注好的情感數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練模型，使模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和識(shí)別文本中的情感特征。在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法中，常用的特征提取方法包括詞袋模型、TF-IDF、n-gram等。這些方法可以從文本中提取出有用的特征，如詞匯的頻率、詞匯之間的共現(xiàn)關(guān)系等。然后，利用這些特征訓(xùn)練分類(lèi)器（如支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、決策樹(shù)等）來(lái)進(jìn)行情感分類(lèi)。該方法相對(duì)于基于詞典的方法具有更高的準(zhǔn)確性和靈活性。它可以通過(guò)學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)來(lái)自動(dòng)提取文本中的情感特征，并適應(yīng)不同領(lǐng)域和場(chǎng)景的情感分析需求。技術(shù)與方法近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在文本情感分析領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)構(gòu)建深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)文本中的深層次特征，并捕捉文本中的復(fù)雜情感信息。在文本情感分析中，常用的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和Transformer等。這些模型可以從原始文本數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取出有用的特征表示，并通過(guò)多層網(wǎng)絡(luò)的傳遞和變換來(lái)捕捉文本中的情感信息。例如，CNN可以通過(guò)卷積操作提取文本中的局部特征；RNN可以捕捉文本中的時(shí)序依賴(lài)關(guān)系；而Transformer則通過(guò)自注意力機(jī)制建模文本中的全局依賴(lài)關(guān)系。03文本情感分析案例文本情感分析案例商業(yè)銀行日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中產(chǎn)生了大量的、對(duì)于銀行服務(wù)和產(chǎn)品有價(jià)值的評(píng)論信息。例如，工單數(shù)據(jù)中不僅包括具體問(wèn)題，還包括處理方法、過(guò)程、結(jié)果以及客戶(hù)反饋，是較好的文本數(shù)據(jù)。該類(lèi)評(píng)論信息中往往可以體現(xiàn)出客戶(hù)的批評(píng)、贊揚(yáng)等多種主觀情感表現(xiàn)。采用NLP技術(shù)將客戶(hù)評(píng)論中包含的情感進(jìn)行量化分析，有利于銀行客觀評(píng)價(jià)服務(wù)質(zhì)量并進(jìn)行后續(xù)的改進(jìn)和提升。以某銀行為例，NLP情感分析可以根據(jù)手機(jī)銀行客戶(hù)點(diǎn)評(píng)的內(nèi)容分析出客戶(hù)的情緒是正面、中性還是負(fù)面。內(nèi)容情緒用了這么多手機(jī)銀行App，某銀行的5.0版本算是最用心的，指紋登錄，卡信息分享，手機(jī)號(hào)支付等，超乎想象的貼心設(shè)計(jì)，為你們點(diǎn)贊!正面更新了以后好用多了，感覺(jué)和某行的有一拼了。正面很方便，什么業(yè)務(wù)都能在手機(jī)上操作。正面金融服務(wù)向來(lái)難做，太便捷了照顧不到安全性，太繁瑣了用戶(hù)體驗(yàn)又不行，期待出現(xiàn)新技術(shù)，可以在使用便捷的同時(shí)保證安全性。中性奉勸各位開(kāi)發(fā)者不要弄那么多廣告，高效快捷地讓人完成要做的事情才能被留住，體驗(yàn)很重要。中性使用起來(lái)都是中規(guī)中矩的，有賬戶(hù)的怎么也少不了。中性進(jìn)入后總是顯示需要重新輸入密碼再進(jìn)去。負(fù)面情感分析流程數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理實(shí)證結(jié)果優(yōu)化調(diào)整特征提取數(shù)據(jù)分類(lèi)模型訓(xùn)練或模型預(yù)訓(xùn)練驗(yàn)證數(shù)據(jù)集基于上述實(shí)證研究，我們對(duì)目標(biāo)銀行2020年6月至2020年8月千余條客戶(hù)點(diǎn)評(píng)的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)每條點(diǎn)評(píng)生成的情感分析結(jié)果進(jìn)行判斷。從模型效果指標(biāo)來(lái)看，長(zhǎng)文本和短文本測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確率如表所示，效果顯著。

PrecisionRecallF1-scoreSupportMacroAvg0.880.870.883500WeightedAvg0.880.880.88350