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1、人工智能技术应用: 情感 分析概述【snownlp 情感分析,python snownlp情感分析】与其他人工智能技术相比 ， 情感分析(哨兵分析)有些特殊，因为其他领域都是基于客观数据分析和预测，但是情感 。情感 分析的目标是从文本中展示人们情感对实体及其属性的倾向和看法 。这项技术最早的研究始于2003年Nasukawa和Yi两位学者关于商品评论的论文 。

如今 ， 情感识别已经在很多领域得到了广泛的应用 。例如，在商品零售领域，用户的评价对于零售商和制造商来说是非常重要的反馈信息 。通过对大量用户的评估 ， 可以量化用户对产品及其竞品的好评和批评程度，从而了解用户对产品的诉求以及自身产品与竞品的对比 。在舆论领域 ， 通过分析公众对社会热点事件的评论，可以有效地把握舆论走向 。

2、中文 情感 分析的难点在哪情感分析(哨兵分析)第一步 ， 确定一个词是阳性还是阴性，主观还是客观 。这一步主要靠字典 。英语中已经有一个很棒的词典资源:SentiWordNet 。无论是正面还是负面，主观还是客观，以及单词的情感强度值，都是一起评分的 。但是在中文领域，有很多词典资源可以判断是正面还是负面，比如知网、NTUSD等 。但是你用了这些词典就知道效果真的不好(最近你也找到了大连理工大学出版的情感词汇本体库，但是没人用，不好评价) 。

而中国人是承认主观和客观的，真的无法直视 。语文领域的难点在于:词典资源质量不高，不够细致 。此外，缺乏主客观词典 。第二步，识别一个句子是肯定句还是否定句，主观句还是客观句 。有了字典，就好办了 。直接匹配看一句话里有哪些词在字典里 ， 然后加起来算出句子的s 情感得分 。但由于情感在不同领域有不同的用词，比如上面的例子，“蓝屏”这个词一般不会出现在情感 dictionary中，但却明确表示了不满 。
3、用python找文献,并从文本中 分析情绪,做一个数据 分析python爬虫在文本分类之前查找文档 。对分析要用口吃分词或图悦分词，转到您的系统“终端”(macOS，Linux)或“命令提示符”(Windows)，进入我们的工作目录演示，并执行以下命令 。pip installsnownlppippin stallutextblobpythonmtextblob，下载_公司好了，你的情感 分析运行环境已经配置好了 。

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