NLP技术实现情感分析的压缩包

情感分析作为自然语言处理(NLP)的分支，采用机器学习技术对文本数据的情感进行分析和分类。其基本模型主要关注积极、消极和中立的分类，同时也可能涉及到发言者的潜在情感，如愉悦、生气、侮辱等，以及购买意图。情感分析在处理上下文时变得更加复杂，例如，对于表达“没什么！”的感叹句，其含义取决于发言者对产品的评价。为了理解短语“我喜欢它”，机器需要能够理清上下文，并明白“它”指的是什么。讽刺和挖苦也是情感分析的挑战之一，因为发言者可能表达积极的内容，但实际意思却相反。情感分析有多种类型，其中基于层面的情感分析深入探讨特定特征或层面产生积极、中立或消极情感的可能性。企业可以利用这些洞察来发现产品的优点和缺陷，也能够找到引起意外热情的特征。另一方面，情感分析的变体可试图确定演讲者在讨论主题时的情感强度，而意图分析则旨在确定采取行动的可能性。