情感分析面临的挑战

本文深入探讨了自然语言处理领域的挑战性问题,包括情感分析、意见挖掘、语义理解等,并通过实例展示了如何有效进行命名实体识别、指代消解等关键任务,旨在为读者提供实用的技术解决方案和深入的理解。

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1. 命名实体识别:人们实际谈及的内容是什么。比如:苹果是生活中不可或缺的好东西。苹果指的是科技产品或是水果?

2. 指代消解:解决关于代词、名词短语的引用问题。比如:我们看完电影后去吃了晚餐,感觉有些糟。在这里是指电影还是晚餐给人的感觉不爽?

3. 语法分析:句子中的主客体是什么,其动词或形容词实际情况中指的是哪一种(主体/客体)?

4. 讽刺挖苦的表达方式:如果不熟悉表达人,你就不知道他说的不好是真不好还是假不好。

5. 微博类的社交媒体表达方式随意:如缩写、缺少大写字母、拼写、发音及语法错误等。

原文:http://stackoverflow.com/questions/4806176/what-are-the-most-challenging-issues-in-sentiment-analysisopinion-mining?rq=1

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