6、社交网络中的情感分析：机器学习视角

社交网络中的情感分析：机器学习视角

1. 引言

在线社交网络的持续普及，从个人用户和集体层面创造了诸多机会。用户之间的相互连接构建了虚拟讨论环境，人们能自由表达想法、影响他人，还能融入多个虚拟社区。这一变革让人们跨越地理障碍分享情感和观点，也催生了机器学习和自然语言处理领域的新型情感分析任务。情感分析模型需考虑用户交互的虚拟环境，以捕捉和分析人们的想法，因此定义能适应网络语言特点和交流方式的复杂监督、无监督和半监督模型至关重要。

2. 在线社交网络极性分类的关键要素

用户生成内容对用户和组织都极为重要。为从定性文本数据中量化人们的想法，极性分类任务（检测文本的积极、消极或中性）必不可少。然而，在线社交网络消息具有独特挑战，其复杂性源于以下特征：
- 短消息 ：社交网络消息通常简短但语义丰富。为揭示隐藏信息，可采用利用额外文本线索（如 Twitter 中的主题标签）或基于多模态分析（如文本和图像）的方法。
- 嘈杂内容 ：社交网络消息存在词汇、拼写和语法问题，不符合规范语法规则。处理此类语言可采用领域适应（调整自然语言处理方法以适应文本）或规范化（调整文本以适应语言技术）的范式。
- 动态性 ：社交网络内容具有强烈的时间动态性，话题不断演变且易引发讨论。在极性分类任务中考虑时间维度，有助于捕捉用户兴趣变化和态度波动。
- 显式和隐式信息 ：社交网络用户有独特特征（如性别、位置、年龄），理解这些特征与实时表达的关联，可提升极性检测效果。
- 多语言性