26、情感分析：原理、挑战与应用

情感分析：原理、挑战与应用

1. 情感分析概述

情感分析（Sentiment Analysis，SA）是自然语言处理（NLP）领域的重要任务，旨在检测文本中的情感。人类表达情感的需求十分强烈，而语言也发展出了多种表达情感的方式。早期人类语言的基本功能之一是八卦，这凸显了用情感或观点表达主观体验的重要性。

在最基础的形式中，情感分析是一个布尔分类任务，预测文本情感为积极或消极。例如，“I love weekends!” 应被预测为积极，“I hate people who turn up late” 应被预测为消极。如今，情感分析已发展出多种形式，包括解决语言基础问题（如预测情感强度）或应用问题（如检测愤怒邮件以确保客户服务迅速响应）。随着大型数据集的出现，情感分析成为评估新型机器学习架构的常见基准任务。

2. 问题陈述

2.1 布尔分类与多分类

• 布尔分类 ：输入一段文本（句子或文档），预测其为积极或消极。如 “We enjoyed the rollercoaster ride” 是积极句子，“Mujhe yaha ka khana achha nahi lagta”（我不喜欢这里的食物）是消极句子。
• 三分类 ：将文本分为积极、消极和中性。例如，“Nayi Dilli Bharat ki raajdhani hai ”（新德里是印度的首都）是中性句子，因为它不表达观点。
• 多分类扩展 ：
  • 细粒度情感分析