情感分析方法有哪些？
情感分析方法 情感分析的流程包括文本預處理、特征標注與選擇、訓練模型、調整模型。 現(xiàn)有的文本情感分析的途徑大致可以集合成四類：關鍵詞識別、詞匯關聯(lián)、統(tǒng)計方法和概念級技術。 關鍵詞識別 ：利用文本中出現(xiàn)的清楚定義的影響詞（affect words），例如“開心”、“難過”、“傷心”、“害怕”、“無聊”等等，來影響分類。 詞匯關聯(lián) ：除了偵查影響詞以外，還附于詞匯一個和某項情緒的“關聯(lián)”值。 統(tǒng)計方法 ：通過調控機器學習中的元素，比如潛在語意分析（latent semantic analysis），SVM（support vector machines），詞袋（bag of words），等等。 （參見Peter Turney在相關領域的研究成果。 ）
文本情感分析的應用有哪些？
文本情感分析的應用非常廣泛，如用戶在購物網(wǎng)站、旅游網(wǎng)站、電影評論網(wǎng)站上發(fā)表的評論分成正面評論和負面評論；或為了分析用戶對于某一產(chǎn)品的整體使用感受，抓取產(chǎn)品的用戶評論并進行情感分析等等，為個人、企業(yè)及機構提供決策支持，網(wǎng)絡輿情風險分析，信息預測等。 簡單分類服務器JSON，通過twitter API案例。
深度學習在情感分析中有哪些優(yōu)勢？
深度學習可以模擬詞與詞之間的聯(lián)系，有局部特征抽象化和記憶功能。 正是這幾個優(yōu)勢，使得深度學習在情感分析，乃至文本分析理解中發(fā)揮著舉足輕重的作用。 目前情感分析用到的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡有多層神經(jīng)網(wǎng)絡（MLP），卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和長短記憶模型（LSTM）。
什么是情感分析(sentiment analysis)？
情感分析（Sentiment Analysis）—機器學習自我提煉. 數(shù)據(jù)時代，機器學習也進入了大眾視野，我們身邊到處都有機器學習應用的場景，如 人臉識別 、智能 語音識別 、手寫數(shù)字識別、金融反欺詐和產(chǎn)品精準營銷等等。. 情感分析（Sentiment Analysis） 是一種常見的自然語言處理（NLP）方法的應用，它是對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理，利用一些情感得分指標來量化定性數(shù)據(jù)的方法。. 在自然語言處理中，情感分析屬于典型的文本分類問題，即把需要進行情感分析的文本劃分為其所屬類別，現(xiàn)在主流的情感分析方法有兩種：一種基于詞典的方法，一種是基于機器學習算法的方法。.