在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一项重要的任务，它旨在识别和提取文本中的情感倾向。本文将探讨基于IMDb电影评论数据集的情感分析技术。该数据集包含了25000条正面和负面的评论用于训练，以及相同数量的评论用于测试。这些评论被分类为具有正面或负面情感。
自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个分支，它使用计算统计和/或数学逻辑推理来从书面文本中提取有意义的响应。NLP可以分为以下几个主要类别：
1. 机器翻译：这项任务涉及将一种语言的文本分类为另一种语言。在翻译文本之前，可以使用语音处理工具将口语转换为书面文本。编码器-解码器模型在这一领域非常流行，例如谷歌翻译。
2. 信息检索：通常由网络搜索引擎实现的系统采用这一领域的研究。与网页对应的关键词被索引，并根据查询字符串与关键词的匹配返回最相关的前几个文档。微软的Bing搜索引擎就是一个例子。
3. 情感分析：这一领域的研究涉及分析文本表达的情感。这些情感可以是积极的或消极的，如悲伤、愤怒、快乐等。本文的主题就是NLP中的这一领域。
4. 信息提取：这一领域用于从打字、机器打印或手写文本中提取相关和重要的信息。这一领域的研究在智能文档处理（IDP）行业中很常见。典型的例子包括对身份证和发票等文档进行OCR处理，并使用NLP从这些文档中提取姓名和金额等相关信息。
5. 问答系统：这一领域涉及基于段落或文本回答问题。一个机器学习模型在包含问题答案的文本数据上进行训练。BERT问答模型就是一个典型的例子。BERT是一个基于变换器的模型，其中编码器将文本数据加密到n维向量空间中，而解码器解密编码数据。
情感分析任务的典型工作流程如下：
文本输入：这一步骤涉及为情感分析应用程序摄取文本。当适用时，例如上传PDF和图像文件时，可以通过光学字符识别技术获得文本。
分词：分词涉及将文本分割成单个单词或标记。
停用词过滤：这一阶段移除英语中频繁出现的单词，因为它们不提供对正在分析的文本的区分特征。
否定处理：这一阶段涉及寻找否定词并反转其附近单词的情感极性。例如，“今天不开心”可能被误解为带有积极情感的句子。因此，检测否定标记“不”并反转其附近所有单词的情感极性。
词干提取：词干提取涉及找到给定文本中标记的词根。这是通过移除单词中的最后几个字母来实现的，例如，“representation”和“represented”将被转换为“represent”。词干提取也可能导致没有意义的话，例如，“analysis”和“analyze”可能导致“analysis”。
分类：将预处理步骤中获得的标记转换为特征向量。然后使用这些特征向量构建机器学习分类器，以将文本分类为正面或负面。
情感类别：分类步骤获得的输出输入到下游任务中。
情感分析面临的挑战包括：
语气：文本可能包含潜在情感，例如愤怒、悲伤等。这种表达通常不是明确的，通常涉及阅读潜台词。这被称为文本的语气，需要在足够数量的高质量数据上进行彻底训练，以模拟情感分析软件中的行为。
情感极性：有时，句子的情感极性（积极、中立或消极）是上下文依赖的。例如，“喜欢冰淇淋”对大多数人来说是积极的，而对老年人来说则是消极的。在这种上下文依赖的场景中识别情感极性，因此情感变得具有挑战性。
讽刺：讽刺评论对人类来说也很难理解。这种文本对情感分析软件来说很难处理。
表情符号：文本中的表情符号传达对主题的感受以及想要向读者传达的情感。纯文本方法可能无法分析这些情感。
习语：使用习语来传达与单个词的意义不同的意义。这种文本元素需要上下文依赖的分析，并且在情感分析软件中很难处理。
否定：如前所述，否定改变了其附近单词的情感极性。情感分析软件中应提供否定处理。