文本情感分析综述

摘要：文本情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单而言,是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。互联网(如博客和论坛以及社会服务网络如大众点评)上产生了大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等。基于此,潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法。本文主要简述情感分析中的情感信息抽取，及文本粒度由大到小分别对情感分析方法进行对比和总结。

1引言

      情感分析或意见挖掘是人们的观点，情绪，评估对诸如产品，服务，组织等实体的态度。该领域的发展和快速起步得益于网络上的社交媒体，例如产品评论，论坛讨论，微博，微信的快速发展，因为这是人类历史上第一次有如此巨大数字量的形式记录^[1]。自2000年初以来，情绪分析已经成长为自然语言处理（NLP）中最活跃的研究领域之一。也是在数据挖掘，Web挖掘，文本挖掘和信息检索方面有广泛的研究。事实上，它已经从计算机科学蔓延到管理科学和社会科学，如市场营销，金融，政治学，通讯，医疗科学，甚至是历史，由于其重要的商业性引发整个社会的共同关注。这种扩散是由于意见是事实的中心，几乎所有的人类活动，在相当程度上，很在意在别人怎么看。出于这个原因，无论何时我们需要做出决定，我们都会经常寻找别人的意见。这不仅是对企业而言对个人也是如此。

    如今，如果一个人想购买消费产品，其不再局限于问一个人的朋友和家人的意见，因为有很多用户评论和对产品讨论在网络上的公共论坛，我们可以在评论中找出我们想知道的问题，可能还会有令人意想不到的收获。对于一个组织，它可能不再需要进行调查，民意调查和重点人群，以收集公众的意见，因为有丰盈

这样的信息公开。近年来，我们目睹了那些帖子通过社交媒体重塑企业形象，讨论明星生活，左右公众的情绪和情感，其中有深刻地影响我们的社会和政治制度，这样的帖子还动员群众政治的变化。当我们在感叹人言可畏的同时，我们也不得不承认社交网络的快速发展带来的巨大的道德问题。由此情感分析孕育而生