靈玖軟體為你全方位介紹中文情感分析

2000年之前，人們對資料沒有足夠重視，資料集也較少，中文情感分析的研究也因此受到限制。之後隨著資料集增加，中文情感分析的研究開始有新進步；2010年後，隨著深度學習的發展，基於深度學習的情感分析準確率也在不斷的提升。

中文情感分析介紹

情感分析也稱為情感分類，屬於自然語言處理常見的應用。最基本的情感分析是分析本文呈現的資訊是正面還是負面，再進行級別劃分，能夠對正負的感情再設定不同強度和歸類。和其他的人工智慧技術相比，情感分析有自己的特殊性；資料探勘的其他方面型別主要是基於海量客觀資料進行模型構建和分析，但情感分析主要是分析使用者觀點和情感傾向，具有較大的使用者主觀因素。

雖然使用者的情緒是主觀的，但是情感分析能夠使用一些情感得分指標對資料進行量化和定性。這也就實現了情感分析在具體商業活動中的實踐。

中文情感分析應用介紹

隨著社交平臺對商業活動的影響力度增加，情感分析也在商業應用中開始發揮了自己的特色功能，其應用範圍也在不斷增加。

比如在商品零售領域，分析使用者心理對於零售商和生產商非常重要，透過對海量使用者的評價進行情感分析，能夠量化使用者對產品及其競品的褒貶程度，瞭解使用者對於產品的評價，進而及時對產品進行合適的調整。

在社會輿情領域，對大眾的整體點評進行分析能夠正確的掌握輿論走向。

在企業輿情方面，利用情感分析能夠了解企業的正負面評價訊息，為企業的戰略規劃提供決策依據，提升企業的整體競爭力。

中文情感分析平臺介紹

NLPIR-Parser大資料語義分析平臺歷時20年，為使用者提供了本地化部署的客戶端實現語義智慧分析的全鏈條一站式服務，能夠完成精準採集， 文件格式轉換、新詞發現、批次分詞、語言統計、文字聚類、文字分類、摘要實 體、智慧過濾、情感分析、文件去重、全文檢索和編碼轉換十三項獨立功能 。

情感分析不是單單的對特定人物感情來進行分析，同時還要對特定人物相關事件一起來分析才能得出科學、全面的分析報告。NLPIR系統能夠實體抽取智慧識別文字中出現的人名、地名、機構名、媒體、作者及文章的主題關鍵詞，並且不需要這些詞已經存在，實現對語言的深入理解和預測。同時，NLPIR系統採用基於角色標註演算法自動識別命名實體，開發者能夠在平臺基礎上實現多樣化的資料探勘應用。