8.1 情感分析的应用
- 电子商务
- 舆情分析
- 市场呼声
8.2 情感分析的基本方法
8.3 实战电影评论情感分析
基础概念
文本类型：句子、段落、文档
情绪状态：正面（积极）、负面（消极）、中性
应用：购物、旅行、电影评价
在 NLP 中情感分析可以归为文本分类问题，主要涉及文本表达和文本分类两个方面
文本表达和文本分类
文本表达
深度学习之前，表示方法主要是 BOW 和主题模型，分类模型主要是 SVM 和 LR
词袋模型的缺点：
- 维度灾难、2. 词序信息、3. 语义鸿沟（在 BOW 中，我喜欢和我不喜欢的表示是相近的）
词袋模型无法抓取到核心的信息，忽略了文法和语法，只是把一句话当成一些词的合集，所以出现了 word2vec 方法进行特征提取。
文本分类
文本分类模型：
- 传统机器学习：LR、SVM、NB
- 深度学习方法：CNN、RNN 及其变体