Python 人工智能实战：情感识别_python情绪识别

1.背景介绍

什么是情感分析？

情感分析（sentiment analysis）是计算机领域的一个重要方向，它研究如何自动从文本数据中提取出用户的情感信息、分析并判断其情绪、给出客观的评价或标签。简单来说，它就是从大量的文字信息中发现对某种事物的情感态度，并根据不同的情况赋予不同的情感标签。下面这个图展示了情感分析的基本流程：

如上图所示，情感分析可以分为词性标注、文本特征抽取、情感计算三步。词性标注就是将输入文本分成有意义的单词或短语，同时为每个单词确定一个词性标记。例如，“你真是一个聪明的人”中的“你”和“真是一个”都是名词，而“聪明”则是形容词。文本特征抽取是指从词性标记序列中提取出有用的特征，例如，我们可能只关心名词短语，而忽略动词短语等。情感计算就是利用这些特征对文本的情感进行分类，例如积极情绪、消极情绪、中性情绪等。

机器学习在情感分析中的应用

现有的基于规则和统计方法的情感分析已经能够达到较高的准确率，但是它们仍然存在着一些局限性。随着移动互联网、社交媒体、新兴行业的爆发，越来越多的人开始用语言产生情感反馈，这给自动情感分析带来了新的挑战。

机器学习是一种数据驱动的分析技术，它可以自动地学习各种模式，并且不断地优化自身的性能。因此，利用机器学习技术可以克服传统的方法固化的缺点。机器学习在情感分析中被广泛应用，包括支持向量机（SVM），朴素贝叶斯（NB），神经网络（NN）等等。每种方法都具有优秀的表现力，但是又不能完全替代人工设计的规则或统计方法。总的来说，机器学习模型能够在一定程度上解决情感分析的复杂