# 篇章分析-情感分类

## 用户评论剧增

`服务评论` `商品评论` `社交评论`

## 情感分析应用

`消费决策`  `舆情分析`

> 情感分类 和 观点挖掘

* 对（文本的）观点、情感、情绪和评论进行分析计算

![](http://data.apachecn.org/img/AiLearning/nlp/3.3.篇章分析-情感分类/情感分类和观点挖掘.jpg)

> 情感分类

* 给定一个文本判断其情感的极性，包括积极、中性、消极。
* LSTM 对文本进行语义表示，进而基于语义表示进行情感分类。

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> 观点挖掘

* 观点聚类: 主要目标是对大量的评论数据进行聚类，将相同的观点抽取出来，并形成一个情感搭配词典（算法是: 搭配抽取、词法分析、聚类归一，从而获得一个情感搭配。我们就可以进行观点抽取）
* 观点抽取: 就是对输入的文本进行计算，将其中的情感标签抽取出来，这里的标签，都是来自于情感搭配词典的，也就是观点聚类获得的词典。
    * 观点抽取一种简单的做法是直接通过标签匹配的方式得到，比如: 服务不错这个情感搭配，恰好在文本中出现，我们就可以把它抽取出来。
    * 但是这种简单的抽取方法，其实上只能从字面上抽取情感搭配，而无法解决字面不一致的，但是意思一样的情感搭配抽取，因此我们还引入了语义相似度的方法。这种方法主要是通过神经网络进行计算的。它能解决这种字面不一致，语义一样的抽取问题。

![](http://data.apachecn.org/img/AiLearning/nlp/3.3.篇章分析-情感分类/观点挖掘.jpg)

> 观点摘要

综合了情感分类和观点挖掘的一些技术，而获得的一个整体的应用技术

![](http://data.apachecn.org/img/AiLearning/nlp/3.3.篇章分析-情感分类/观点摘要.jpg)

## 百度应用: 评论观点

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## 百度应用: 推荐理由

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