基于文本的情感分析总结

本文主要对网上能搜索到的、现有的基于文本的情感分析方法进行总结和归纳。文本会比较零碎。在下一篇文章中，将对零散知识进行整理。最终应包含4个内容：

• 什么是基于文本的情感分析
• 常用词典和数据库
• 自然语言处理流程
• 深度学习情感分析工具

以下开始正文。

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什么是情感分析：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。利用机器提取人们对某人或事物的态度，从而发现潜在的问题用于改进或预测。这里我们所说的情感分析主要针对态度（attitude）。
注：Scherer 情感状态类型主要可以分为：
情绪（emotion）：有一定原因引发的同步反应。例如悲伤（sadness），快乐（joy）
心情（mood）：没有明显原因引发的长期低强度的主观感受变化。例如忧郁（gloomy），倦怠（listless）
人际立场（interpersonal stance）：对他人的特定反应。例如疏远（distant），冷漠（cold）
态度（attitude）：对特定人或事物的带有主观色彩的偏好或倾向。喜欢（like），讨厌（hate）
个性特质（personal traits）：相对稳定的个性倾向和行为趋势。例如焦虑（nervous），渴望（anxious）
什么是opinion：
一条评论可以分为四个部分（g，s，h，t）。g（target）为对象，s（sentiment）为情感，h（holder）为评论者，t（time）为评论时间
在更深层次分析时，实体（对象）在组成或属性上又可分为不同部分。可以使用简明化得树型图表示，根节点为实体，叶子节点为实体的不同方面。
这样评论又进一步分为五个部分（e，a，s，h，t）e（entity）为实体，a（aspect）为方面

主要过程：

• 确定一个词是积极消极、主观客观、情感强度。英文词典SentiWordNet。
• 确定一个句子是积极消极、主观客观、情感分值。
  这里有个问题：同一个词在不同语