《OpinionMining and Sentiment Analysis》

本文综述了面向观点的信息搜寻系统的技术与方法,探讨了意见挖掘和情感分析领域的研究活动,介绍了如何利用信息技术寻找和理解他人观点。

观点挖掘和语言挖掘

Yahoo研究院

 

信息收集行为的重要部分是找出其他人在思考什么。富有观点的资源(如在线review网站、个人博客)越来越多、越来越流行,新的观点和挑战被激发,人们可能并且可以,积极利用信息技术去寻找和理解别人的观点。意见挖掘和情感分析领域的研究活动的突然爆发,涉及观点、情感、主观性文本的计算处理,部分表现为新系统中对兴趣的处理。


 这个综述覆盖了面向观点的信息搜寻系统的技术和方法。

情感分析深入探讨了核心概念、算法原理及其实现流程,提供了从理论到实践的全面指南。基于BERT等现代NLP技术的情感分析方法展现出强大的表现力和灵活性,在多领域拥有广泛应用潜力[^3]。 在技术方面,未来发展趋势包括模型融合与集成学习,即结合多种模型的优势,提高情感分析的准确性;跨模态情感分析,结合图像、语音等多模态信息,提升情感识别的精度和鲁棒性;动态情感分析,实时处理大量实时数据,支持更快速响应和适应变化的需求[^3]。 在应用方面,虽然未明确提及具体应用领域,但基于其发展趋势可推测在涉及多模态信息交互、实时数据处理等场景有应用潜力,如社交媒体、客户服务等领域。 在方法上,有基于BERT等现代NLP技术的方法,还有如N. Majumder等人提出的使用分层融合与上下文建模的多模态情感分析方法[^3][^4]。 ### 代码示例 以下是一个简单的基于Python和`transformers`库使用预训练BERT模型进行情感分析的示例代码: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import torch # 加载预训练模型和分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english") # 待分析的文本 text = "This movie is really amazing!" # 对文本进行分词 inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") # 进行预测 with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) # 获取预测结果 logits = outputs.logits predicted_class_id = logits.argmax().item() label = model.config.id2label[predicted_class_id] print(f"文本的情感倾向是: {label}") ```
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