11、电影评论情感分析：从理论到实践

电影评论情感分析：从理论到实践

1. 引言

随着互联网和科技的发展，人们能够自由地表达观点，经常会针对所见所闻撰写评论，以反馈和意见的形式呈现。对于服务或产品提供商而言，客户评论变得尤为重要，因为其中蕴含着客户的看法。然而，提供商在识别客户行为和兴趣方面面临着复杂的问题。由于人们会在不同的博客、IMDB、Twitter和论坛上发表评论，数据分析师需要更加关注公众评论中的情感倾向，以拓展业务。

2. 情感分析概述

情感分析已经形成了一系列处理大量信息的技术、应用和计算方法，用于解决现实世界中的问题。其核心目的包括监控大量信息、挖掘规则以及增加有用数据。随着网络的发展，人们有更多机会表达意见和兴趣，这使得服务和产品提供商对客户评论更加关注。

Twitter、消息和其他社交网络作为实时评估的重要来源，吸引了研究人员和商业组织的极大兴趣。对社交媒体上简短、随意文本的情感分析，可将情感总结为积极、中立或消极的表达。但分析推文存在两大挑战：语音表达的灵活性和内容主题的多样性。不同的推特评估分析器依赖于不同的意见词典来筛选特征，以用于分类模型或确定评估分数。

为了解决信息分析师在做重要决策时的问题，可以采用短语级别的概念调查。这需要通过监督学习和无监督学习让机器进行学习。分类可以预测清晰信息的类别标志，构建分类器模型，先对部分信息进行训练，再对新信息进行测试。常见的监督文本特征计算方法包括朴素贝叶斯和逻辑回归。朴素贝叶斯类型的计算方法在处理重复表达的文档分类时更加灵活，而逻辑回归是一种相对较好的分类器，能给出二元的决策结果。

3. 文献综述

• 自然语言处理（NLP）技术