基于UIE的情感分析技术：一次用户体验的情绪探索

目录

 什么是情感分析？

 为什么情感分析对UIE重要？

如何进行情感分析？

 情感分析的挑战

安装环境

1. 快速体验：开箱即用的情感分析能力

1.1 语句级情感分析

1.2 属性级情感分析

1.3 多版本模型选择

2. 批量处理：从数据到情感分析可视化

2.1 数据描述

2.2 批量情感分析

2.3 情感分析可视化

3. 更进一步：结合业务分析经验，定制情感分析

3.1 数据描述

3.2 模型训练

3.3 模型评估

3.4 模型预测

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情感分析（Sentiment Analysis）是近年来国内外研究的热点，旨在对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理。情感分析具有广泛的应用场景，可以被应用于消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域。

按照分析粒度可以大致分为三类：篇章级的情感分析（Document-Level Sentiment Classification）、语句级的情感分析（Sentence-Level Sentiment Classification）和属性级的情感分析（Aspect-Level Sentiment Classification）。其中属性级的情感分析又包含多项子任务，例如属性抽取（Aspect Term Extraction）、观点抽取（Opinion Term Extraction）、属性级情感分析（Aspect-Based Sentiment Classification）等。

PaddleNLP情感分析应用立足真实企业用户对情感分析方面的需求，同时针对情感分析领域的痛点和难点，基于前沿模型开源了细粒度的情感分析解决方案，助力开发者快速分析业务相关产品或服务的用户感受。针对情感分析应用，本项目不仅提供了基于Taskflow开箱即用的情感分析能力，还提供了从输入数据到情感分析结果可视化