4、自然语言处理入门与高级应用

自然语言处理入门与高级应用

1. 数据可视化

如果我们有如下数据，可轻松进行可视化展示：

agg_df.head(10).plot.barh(figsize=(12, 6), title='Entity Counts by Bible Mentions', legend=False).invert_yaxis()

这行代码会生成一个实体计数的水平条形图。此方法并不局限于圣经文本，只要是你感兴趣的文本，都能运用这些技术进行深入理解。你可以将其用于艺术创作，也可以用于打击犯罪等领域。

2. 情感分析

情感分析是自然语言处理中备受青睐的技术。我们不仅想知道人们在谈论什么，还想了解他们对此的感受。然而，这一领域常被简单化解释，多数人仅展示如何构建分类器来判断积极或消极情感。但人类情感复杂多样，并非只有开心或难过，还存在中立、偏向积极或消极等细微差别。

以下是人类情感的分类示例：
| 初级情感 | 次级情感 | 三级情感 |
| ---- | ---- | ---- |
| 愤怒 | 厌恶 | 轻蔑 |
| 愤怒 | 嫉妒 | 妒忌 |
| 恐惧 | 恐怖 | 惊慌 |
| 恐惧 | 紧张 | 焦虑 |
| 爱 | 喜爱 | 爱慕 |
| 爱 | 欲望 | 渴望 |

只要有训练数据，情感分析就能对各种情感进行分类。它不仅可用于检测情感，还能用于分类任务。目前，情感分类有诸多有趣的应用，如检测有毒言论、积极情感、消极情感、暴力内容、好坏消息、问题、虚假