随着电子商务、SaaS解决方案和数字技术的快速发展，情感分析技术变得越来越受欢迎。本文将探讨情感分析的工作原理，以及企业中最常见的应用场景，并讨论分析过程中存在的问题和局限性。情感分析，也称为情绪挖掘，是一种自然语言处理（NLP）技术，用于确定数据的积极性、消极性或中立性。它经常用于文本数据，帮助组织追踪消费者反馈中的品牌和产品情绪，更好地理解客户需求。
情感分析工具帮助企业从互联网上找到的非结构化和无组织的文本中提取信息，这些文本包括电子邮件、博客文章、支持票据、网络聊天、社交媒体渠道、论坛和评论。算法使用基于规则的、自动的或混合技术来替代手动数据处理。自动系统使用机器学习技术从数据中学习，而基于规则的系统则基于预定的、基于词典的规则执行情感分析。混合情感分析结合了这两种方法。
情感分析的类型包括细粒度情感分析、基于情感的情感分析、基于方面的文本分析和意图分析。情感分析的一个重要部分是极性分类。段落、短语或单词表达的总体情感被称为极性。这种极性可以使用“情感分数”来衡量，这是一个数值评级。这个分数可以为整个文本或单个短语计算。
情感分析的重要性在于，随着人类比以往任何时候都更公开地表达自己的研究和激情，情感分析已经成为监控和理解各种数据中情感的关键工具。品牌可以通过自动评估消费者输入，如检查回复和社交媒体对话中的评论，发现什么让客人高兴或不高兴。这使得他们能够更好地满足客人的需求。
情感分析的优势包括大规模数据处理、实时分析和一致的标准。情感分析可以帮助企业高效、低成本地处理大量非结构化数据。情感分析可以实时检测关键问题，例如社交媒体公关危机是否正在升级。当涉及到确定文本的情感时，人们估计只有60-65%的时间达成一致。文本情感标记是一个受人类经验、思想和信仰影响的主观过程。企业可以通过采用集中的情感分析系统，对所有数据应用相同的标准，从而提高准确性并产生更好的洞察力。
情感分析的工作原理是，人工智能机器人被编程为根据数百万文本判断消息是积极的、消极的还是中立的。情感分析将沟通分成主题块，并为每个分配一个情感分数。
深度学习和情感分析值得进一步研究，因为它提供了最准确的情感分析。直到最近，传统机器学习技术一直主导着这个领域，这些技术涉及手动工作来定义分类特征。它们还经常忽视词序的重要性，而深度学习和人工神经网络改变了NLP。深度学习系统受到人脑结构和功能的启发。这种技术提高了情感分析的准确性和效率。当使用深度学习时，神经网络可以学会在犯错时自纠正。传统机器学习中的错误需要人为介入来纠正。
情感分析面临的挑战通常是训练模型的不准确性。客观性或中性情感评论对系统来说是个问题，经常被误判。例如，如果消费者收到错误颜色的商品并留下评论“产品是蓝色的”，它将被归类为中性而不是负面。当系统无法理解上下文或语调时，检测情感可能会很困难。当没有提供上下文时，对调查或调查问题的回答，如“没什么”或“一切”，很难归类。它们可以根据问题被描述为积极或消极。同样，讽刺和挖苦很难教，并且经常导致情绪被错误标记。
import nltk
from nltk.corpus import movie_reviews
import random
documents = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category)
for category in movie_reviews.categories()
for fileid in movie_reviews.fileids(category)]
random.shuffle(documents)
all_words = nltk.FreqDist(w.lower() for w in movie_reviews.words())
word_features = list(all_words)[:2000]
def document_features(document):
document_words = set(document)
features = {}
for word in word_features:
features['contains({})'.format(word)] = (word in document_words)
return features
featuresets = [(document_features(d), c) for (d,c) in documents]
train_set, test_set = featuresets[100:], featuresets[:100]
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
print(nltk.classify.accuracy(classifier, test_set))
classifier.show_most_informative_features(5)