【情感分析：挖掘观点、情感和情绪】读书笔记-01

《情感分析：挖掘观点、情感和情绪》（美）刘兵，2017年

Chap 01 引言

一、情感分析应用
二、情感分析研究
- 1. 根据所处理文本颗粒度，情感分析研究分为三个级别
- 2. 根据观点类型的不同，观点分为两类
- 3. 情感词典及其问题
- 4. 在社会媒体中，两种类型的文本
- 5. 意图挖掘（意图≠情感）
- 6. 垃圾观点检测与评论质量
三、情感分析是个迷你自然语言处理任务

情感分析，也称观点挖掘。
相关术语最早出现：

“情感分析” - 2003年，Nasukawa和Yi；

“观点挖掘” - 2003年，Dave。

2000年以前，由于很难获取文本语料库，相关研究工作很少，近十几年，随着互联网及社会媒体的迅猛发展，情感分析的研究随之飞速进步。

随着网络及交互方式的改变，产生了两个研究领域：社交网络分析和情感分析。
情感分析是从社会媒体中挖掘、分析信息的必备技术之一，社会媒体分析就是以情感分析为中心的数据分析。

一、情感分析应用

几乎所有领域都出现了有关情感分析的应用与产品。

例如：预测电影票房，预测政治选举结果，股票市场预测。

二、情感分析研究

从2000年开始，情感分析相关领域快速成长，已经成为自然语言处理、数据挖掘和网络挖掘等领域内最活跃的研究问题，同时在管理学领域内也被广泛研究。

1. 根据所处理文本颗粒度，情感分析研究分为三个级别

1.1 篇章级
假设一篇文档只对一个实体进行了评价（但现实中往往不是这样）。
1.2 句子级
句子级情感分析常与主客观分类任务十分相关（即判别一句话是客观句还是主观句）；
但，主观句≠情感句/观点句，客观句≠没有观点信息。
1.3 属性级
直接关注评价对象。

2. 根据观点类型的不同，观点分为两类

2.1 常规型观点
只针对一个目标实体

Coke tastes very good.

2.2 比较型观点
比较多个实体的共同属性

Coke tastes better than Pepsi. //仅代表作者意见（狗头保命）

3. 情感词典及其问题

相同情感词，应用领域及上下文不同，其倾向性可能不同；
一个句子中出现情感词，句子不一定表达情感；

疑问句：Can you tell me which Sony camera is good?
条件句：If I can find a good camera in the shop,I will buy it.

但疑问句和条件句也可能表达情感，例如：
Does anyone know how to repair this terrible printer?
If you are looking for a good car,get a Ford Focus.

讽刺句难以处理，无论其中是否出现情感词；
不含情感词的句子，也可能隐含观点，容易被误判为陈述句。

4. 在社会媒体中，两种类型的文本

单一型帖子，如评论、博客；
对话，如辩论和讨论，除褒义、贬义、中性的情感外，还包含支持、反对（或争论）的现象。

5. 意图挖掘（意图≠情感）

I am dying to see Life of Pi.
I want to buy an iPhone.
I want to throw this camera out of the window.

6. 垃圾观点检测与评论质量

在评论数据中进行垃圾观点信息检测与过滤；
识别高质量用户评论，展示在网页靠前位置。

三、情感分析是个迷你自然语言处理任务

情感分析涉及了自然语言处理几乎所有的核心问题，例如：词汇语义、指代消解、词汇消歧、篇章分析、信息抽取、语义分析等。

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