22、情感分析与聊天机器人：原理、实现与数据挖掘

情感分析与聊天机器人：原理、实现与数据挖掘

1. 情感分析与聊天机器人项目概述

在文本分析领域，情感分析和聊天机器人是两个常见且重要的项目，它们涵盖了诸多文本处理的核心概念。情感分析本质上是文本分类的一种，其分类特征为文本所表达的情感。例如，“The movie was terrific!” 表达了积极情感，而 “The movie is terrible!” 则表达了消极情感。情感通常分为积极和消极，但也可扩展到多种情感，如愤怒、悲伤、快乐等。

情感分析的实现方式

• 基于概率分布 ：之前我们使用 Keras 和 spaCy 构建深度学习管道时，通过分配正负情感的概率分布来进行情感分析。
• 不同的处理方式 ：根据对情感信息的使用目的，我们可以采用不同的方法，但核心都是利用文档属于某一类别的概率。

快速评估情感的方法

在构建文本分析管道的原型或快速演示想法时，在使用 Keras 或 spaCy 之前，使用快速的朴素贝叶斯分类器来初步评估情感是很有用的。以下是使用朴素贝叶斯分类器的代码示例：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X, labels)

Python 包 TextBlob 也基于相同的原理进行情感分类，它在底层使用朴素贝叶斯分类器。示例代码如下：