[人工智能]常用的文本情感分析方法及其应用

1、文本情感分析是指对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。

常见的情感极性分析方法有：

①基于情感词典（制定一系列的情感词典和规则，对文本进行段落拆解、句法分析，计算情感值，最后通过情感值来作为文本的情感倾向依据）；

②基于机器学习（主要把问题转换为分类问题来看待，将目标情感分为两类，然后对训练文本进行人工标注，进行有监督的机器学习过程）。

2、应用：

①网络舆情监控：通过提取网络文本的关键词，组成语义网络之后分析语义倾向，达到舆情监控的目的；

②从商品的评论中获取某商品的褒贬评价：从评论文本中提取出有代表性的关键词，给出合适的权值，通过分析得出该商品的好评、差评数量；

③语义网络分析、知识图谱等。