情感分析在社交媒体中的应用

情感分析涉及检查关于特定服务或话题的在线对话，如推文、博客文章或评论，并分离用户的意见（正面、负面和中立），使企业能够识别客户对产品的情感。它帮助企业深入了解客户对品牌的真实“感受”，并以高效且成本效益的方式处理大量数据。通过自动分析客户反馈，从调查响应到社交媒体对话，品牌能够倾听客户的声音，并根据他们的需求定制产品和服务。

情感分析可以分为细粒度情感分析、情绪检测、基于方面的的情感分析和意图分析。细粒度情感分析涉及解释评论中的极性，而情绪检测涉及用户对产品的情感表达。

基于方面的情感分析是一种情感分析，它通过了解产品中需要根据客户反馈改进的功能，帮助企业改进业务，使产品成为畅销产品。ABSA识别给定评论中关于产品方面的内容，并找到评论中提到的方面属于哪个情感类别。

在本文中，将使用SemEval 2014餐厅和笔记本电脑数据集以及像印地语这样的多语言数据集来执行ABSA，这些数据集涉及笔记本电脑、手机、餐厅和酒店等产品。

数据预处理

分词：分词是将文本段落分解成更小的块，如句子（句子分词）或单词（单词分词）。单词分词的主要缺点是词汇表外的词（OOV），为了避免OOV，并且从文本中提取洞见，本分析中使用了句子分词。