20、基于物联网的普适情感分析：细粒度文本处理

基于物联网的普适情感分析：细粒度文本处理

在当今数字化时代，情感分析在理解公众意见和情绪方面发挥着至关重要的作用。无论是企业了解消费者对产品的看法，还是政府监测社会舆论动态，情感分析都能提供有价值的信息。本文将深入探讨情感分析的相关内容，包括其层次、方法以及具体的预处理框架。

情感分析的层次

情感分析可以在三个不同的层次上进行，分别是文档级、句子级和短语/词级情感分析。这三个层次各有特点，适用于不同的场景。
- 文档级情感分析 ：将整个文档视为情感分析的基本单位。这种分析方法通常用于处理评论、财经新闻和博客文章等。通过对整个文档的综合分析，得出关于该文档整体情感倾向的结论。
- 句子级情感分析 ：比文档级分析更精细，它将单个句子作为分析单位。其基本假设是每个句子至少包含一个关于目标领域的情感信息。在这个层次的分析中，需要进行主观性分类，即区分主观文本和客观文本。主观文本包含一个或多个表达观点的标记，而客观文本则主要由事实信息组成。主观性分类是情感分析的核心任务之一，因为在不知道一个句子是主观还是客观的情况下，很难为其分配合适的情感得分。
- 短语/词级情感分析 ：也称为基于方面的情感分析，对于将 Twitter 数据分类为积极、消极和中性非常有用。这种分析方法通过确定与目标实体相关的特征，来更好地评估情感。基于方面的情感分析可以用一个五元组来定义：(Ei, Aij, Sijkl, Hk, Tl)，其中 “E” 表示实体，“A” 是实体的方面，“S” 表示对实体方面的情感，“H” 代表观点持有者，“T” 表示观点表达的时间。情感 Sijkl 可以是消极、中性或