Python 人工智能实战：情感分析_情感分析python

1.背景介绍

情感分析（sentiment analysis）是指识别、描述并识别文本信息中所反映出的情绪或态度的自然语言处理技术。根据文本内容不同，对其情绪分级，通过词语或语句的上下文及情绪表达，判断其积极程度、消极程度或倾向性，从而确定其情感真伪。 情感分析在社交媒体、舆论监测、情绪预测、客户满意度调查等领域都有着广泛应用。近年来随着深度学习的兴起，机器学习、神经网络技术的进步，情感分析得到了越来越多的关注和应用。 Python 是一门高级语言，适合用于解决实际问题，尤其适合进行数据科学和机器学习方面的研究和开发。本文将详细介绍如何利用 Python 在情感分析领域进行数据预处理、特征提取和分类训练，构建一个简单但功能完整的情感分析系统。

2.核心概念与联系

情感分析是一项复杂的任务，涉及到众多的相关术语和算法。这里简要介绍一下重要的概念和联系。

词法资源

词法资源就是一组用来描述语言结构的符号集合，例如字母、标点符号、数字、英语单词等。可以理解为整个语料库的基础。主要包括如下几个方面：

• 词频统计：计算某个词语在文档中的出现次数。
• 停用词过滤：过滤掉一些比较常见的无意义词，如“the”，“and”等。
• 词形还原：把一些具有同样意思的同源词汇还原成相同的形式，如“amazing”和“incredible”都表示着令人赞叹的事物。

  句法资源

  句法资源就像是一套规则来描述句子的语法结构，包括动词、名词、介词、定冠词等各种句法单位之间的关系。主要包括如下几个方面：
• 词性标注：给每一个单词赋予相应的词性标签，如名词、动词、副词等。
• 命名实体识别ÿ