机器学习：情感分析的原理、应用场景及优缺点介绍

一、情感分析算法概述

情感分析是自然语言处理中的一个重要任务，主要用于判断文本中所包含的情感倾向，如正面、负面或中性。

二、基于词典的情感分析算法

1. 原理

   • 词典构建：首先需要构建一个情感词典。这个词典包含了一系列带有情感倾向的词汇，每个词汇都有一个对应的情感得分，例如，“高兴”可能被赋予一个较高的正面情感得分，“悲伤”被赋予一个较低的负面情感得分。
   • 文本情感计算：对于给定的文本，将文本进行分词处理。然后，遍历文本中的每个词汇，在情感词典中查找对应的情感得分。如果词汇在词典中存在，就将其情感得分累加到总的情感分数中。最后，根据总的情感分数来判断文本的情感倾向。假设文本$T$被分词为词汇序列{ w1,w2,⋯ ,wn}\{w_1,w_2,\cdots,w_n\}{ w1​,w2​,⋯,wn​}，情感词典为$D$，词汇$w_i$在词典中的情感得分为$score(w_i)$（若词汇不在词典中，$score(w_i)=0$），则文本$T$的情感得分$S(T)$可以通过以下公式计算：
     $$S(T)=\sum _{i=1}^{n}score(w_i)$$
   • 根据情感得分的阈值来确定情感倾向，例如，若