情感分析：挖掘觀點、情感和情緒 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 劉兵（Bing Liu） 著，劉康 譯

圖書標籤:

• 情感分析
• 自然語言處理
• 文本挖掘
• 機器學習
• 數據科學
• 觀點挖掘
• 情緒分析
• 人工智能
• Python
• 文本分析

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111574989

版次：1

商品編碼：12206675

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 智能科學與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：295

內容簡介

本書主要從自然語言處理的角度全麵地介紹情感分析這個主題先進的研究技術和實用算法，以幫助讀者瞭解通常用於錶達觀點和情感的問題和語言結構的基本結構。它涵蓋瞭情感分析的所有核心領域，包括許多新興的主題，如辯論分析、意圖挖掘、假民意檢測，並提齣瞭可用來分析和總結觀點的計算方法。

作者簡介

劉兵教授現為伊利諾伊大學芝加哥分校(UIC)教授，獲愛丁堡大學獲得人工智能博士學位，是Web挖掘研究領域的國際知名專傢，在Web內容挖掘、互聯網觀點挖掘、數據挖掘等領域有非常高的造詣，先後在國際學術期刊與重要國際學術會議(如KDD、WWW、AAAI、SIGIR、ICML、TKDE等)上發錶關於數據挖掘、Web挖掘和文本挖掘論文100多篇,其中3篇論文單引次數1000以上，著有Web Data Mining和Sentiment Analysis and Opinion Mining等多部計算機精選教材；劉兵教授還擔任過多個國際期刊的編輯和多個國際學術會議的程序委員會主席和委員。他目前擔任ACM SIGKDD的主席，還是IEEE Fellow。

目錄

目　錄
Sentiment Analysis：Mining Opinions，Sentiments，and Emotions

譯者序
前言
緻謝
第1章　引言1
　1.1　情感分析應用3
　1.2　情感分析研究6
　　1.2.1　針對不同文本顆粒度的情感分析研究7
　　1.2.2　情感詞典及其問題8
　　1.2.3　辯論與評論分析9
　　1.2.4　意圖挖掘9
　　1.2.5　垃圾觀點檢測與評論質量10
　1.3　情感分析是個迷你自然語言處理任務11
　1.4　本書撰寫方式11
第2章　什麼是情感分析13
　2.1　觀點定義14
　　2.1.1　觀點的定義14
　　2.1.2　情感對象15
　　2.1.3　觀點中的情感16
　　2.1.4　簡化的觀點定義17
　　2.1.5　觀點的理由和限定條件19
　　2.1.6　情感分析的目標和任務20
　2.2　觀點摘要定義23
　2.3　感情、情緒與心情24
　　2.3.1　心理學中的感情、情緒與心情25
　　2.3.2　情感分析中的感情、情緒與心情28
　2.4　觀點的不同類型30
　　2.4.1　常規型觀點和比較型觀點31
　　2.4.2　主觀的和隱含在事實中的觀點31
　　2.4.3　第一人稱和非第一人稱觀點34
　　2.4.4　元觀點35
　2.5　作者和讀者視角35
　2.6　小結36
第3章　文檔級情感分類37
　3.1　基於監督的情感分類38
　　3.1.1　基於機器學習算法的情感分類38
　　3.1.2　使用自定義打分函數的情感分類44
　3.2　基於無監督的情感分類45
　　3.2.1　使用句法模闆和網頁檢索的情感分類45
　　3.2.2　使用情感詞典的情感分類46
　3.3　情感評分預測48
　3.4　跨領域情感分類49
　3.5　跨語言情感分類51
　3.6　文檔的情緒分類52
　3.7　小結53
第4章　句子級主客觀和情感分類54
　4.1　主觀性55
　4.2　句子級主客觀分類56
　4.3　句子級情感分類59
　　4.3.1　句子級情感分類的前提假設59
　　4.3.2　分類方法60
　4.4　處理條件句61
　4.5　處理諷刺句62
　4.6　跨語言主客觀分類和情感分類64
　4.7　在情感分類中使用語篇信息65
　4.8　句子級情緒分類66
　4.9　討論67
第5章　屬性級情感分類68
　5.1　屬性級情感分類方法69
　　5.1.1　基於監督學習的方法69
　　5.1.2　基於詞典的方法70
　　5.1.3　兩種方法的優缺點72
　5.2　情感組閤規則73
　　5.2.1　情感組閤規則概述74
　　5.2.2　情感減弱和情感增強錶達81
　　5.2.3　SMALL_OR_LESS和LARGE_OR_MORE錶達83
　　5.2.4　情緒和情感強度86
　　5.2.5　情感詞的含義86
　　5.2.6　其他方法概述88
　5.3　否定和情感89
　　5.3.1　否定詞89
　　5.3.2　never92
　　5.3.3　其他常用的情感轉換詞94
　　5.3.4　否定詞移動現象94
　　5.3.5　否定範圍95
　5.4　情態和情感96
　5.5　並列連詞but100
　5.6　非觀點內容的情感詞102
　5.7　規則錶示103
　5.8　詞義消歧和指代消解105
　5.9　小結106
第6章　屬性和實體抽取108
　6.1　基於頻率的屬性抽取109
　6.2　利用句法關係110
　　6.2.1　利用觀點和觀點評價對象間的評價關係111
　　6.2.2　利用部分整體和屬性關係116
　6.3　基於監督學習的屬性抽取118
　　6.3.1　隱馬爾可夫模型118
　　6.3.2　條件隨機場119
　6.4　隱含屬性的映射121
　　6.4.1　基於語料庫的方法121
　　6.4.2　基於詞典的方法122
　6.5　屬性聚類124
　6.6　基於主題模型的屬性抽取126
　　6.6.1　隱狄利剋雷分配127
　　6.6.2　基於無監督主題模型進行觀點屬性抽取129
　　6.6.3　在主題模型中加入領域先驗知識133
　　6.6.4　基於終身學習的主題模型：像人類一樣學習135
　　6.6.5　使用短語作為主題詞138
　6.7　實體抽取與消解141
　　6.7.1　實體抽取與消解的問題定義142
　　6.7.2　實體抽取144
　　6.7.3　實體鏈接145
　　6.7.4　實體搜索和鏈接147
　6.8　觀點持有者和觀點時間抽取147
　6.9　小結148
第7章　情感詞典構建149
　7.1　基於詞典的方法149
　7.2　基於語料庫的方法152
　　7.2.1　從語料庫中識彆情感詞152
　　7.2.2　處理上下文相關的情感詞153
　　7.2.3　詞典自適應155
　　7.2.4　其他相關工作156
　7.3　隱含瞭情感信息（期望或者不期望）的事實型描述156
　7.4　小結158
第8章　比較型觀點分析159
　8.1　問題定義159
　8.2　比較句識彆162
　8.3　比較句中的優選實體集識彆163
　8.4　特殊類型的比較句164
　　8.4.1　非標準型比較164
　　8.4.2　交叉類型的比較166
　　8.4.3　單實體比較167
　　8.4.4　帶有compare和comparison的句子168
　8.5　實體與屬性抽取169
　8.6　小結170
第9章　觀點摘要和檢索172
　9.1　基於屬性的觀點摘要172
　9.2　基於屬性的觀點摘要進階175
　9.3　可對照的觀點摘要176
　9.4　傳統摘要177
　9.5　比較型觀點摘要177
　9.6　觀點檢索177
　9.7　現有觀點檢索技術178
　9.8　小結180
第10章　辯論與評論分析181
　10.1　辯論中的立場識彆181
　10.2　對辯論、討論進行建模184
　　10.2.1　JTE模型185
　　10.2.2　JTE-R模型：對迴復關係進行建模188
　　10.2.3　JTE-P模型：考慮作者之間的交互關

前言/序言

前　言Sentiment Analysis：Mining Opinions，Sentiments，and Emotions觀點、情感以及與之相關的許多概念，如評價、評估、態度、感情、情緒和心情，與我們主觀的感覺和感受密切相關。這些是人類心理活動的核心要素，也是影響人們日常行為的關鍵因素。我們對於現實世界的感知和感受，包括我們做齣的任何選擇，在很大程度上受到他人對於當前世界的洞察和觀點的影響。也就是說，我們的觀點易受他人觀點的影響，當我們需要做決定時，常常尋求彆人的意見作為參考。這一現象不僅存在於人與人之間，也發生在組織機構之間。因此，從實際應用齣發，很顯然需要對人們針對任何感興趣的事物所發錶的觀點與感受進行挖掘和分析，這便是情感分析的任務所在。更確切地說，情感分析也稱為觀點挖掘，是一個旨在利用可計算的方法從自然語言文本中提取觀點和情感信息的研究課題。
情感分析伴隨著網絡社會媒體（如評論、論壇、博客與微博）的興起而快速發展。這是由於現如今在這些網絡社會媒體中，我們能夠獲得有史以來規模巨大的觀點數據。這些也被稱為用戶生成內容的社會媒體數據，能夠幫助研究人員發現、挖掘有用的知識。人們在社會媒體平颱上發錶信息的主要目的是錶達他們的意見和觀點，因此，社會媒體中的用戶生成內容蘊含瞭大量的用戶觀點信息。要從中挖掘有用知識自然需要對情感分析與觀點挖掘問題進行研究，這已經成為社會媒體分析的核心問題。自2000年年初以來，情感分析已成為自然語言處理領域最活躍的研究問題之一。在數據挖掘、網絡挖掘和信息檢索領域中，針對情感分析的研究也得到瞭廣泛關注。事實上，由於這一研究對於整個商業和社會的重要性，它已從計算機科學延伸到管理學和社會學領域。近年來，在工業界，情感分析的相關産業也蓬勃發展瞭起來，許多初創企業不斷湧現。除此之外，許多大公司（例如，微軟、榖歌、惠普和Adobe）也已經研發瞭各自的情感分析係統。如今，情感分析係統幾乎在每一個企業、衛生機構、政府乃至整個社會都有廣泛應用。
雖然目前還沒有一個終極算法能夠完美地解決情感分析問題，但已經研發的多個情感分析係統在實際生活應用中能夠為人們提供有用的信息，發揮作用。因此，我認為現在有必要對我們已取得的研究成果以及在實踐中獲得的實際經驗進行梳理，並整理成書。這並不是說我對工業界在情感分析領域所使用的方法瞭如指掌，因為多數企業並不發錶或公開他們的核心算法。然而，我也曾開辦瞭一傢有關情感分析係統研發的創業公司，為客戶在多領域大規模社會媒體數據上的項目提供服務。同時，在過去的幾年中，許多工業界的研發者也嚮我大緻介紹瞭他們在其情感分析係統中所用的核心算法。因此，從這幾點上來說，我對應用係統開發以及各個算法的實際性能有一定的瞭解，同時也具有大量解決實際問題的第一手經驗。因此，在本書中，對於這些非機密信息、知識和經驗，我將盡我所能詳細介紹。
在寫作這本書時，除瞭介紹分析和總結觀點的可計算方法之外，我也試圖從語言學角度看待和探討情感分析問題，以幫助讀者瞭解這一問題的基本結構和常用於錶達觀點和情感的語言錶達方式。如同許多自然語言處理的任務一樣，在情感分析任務中，大多數已發錶的可計算方法都采用文本特徵結閤機器學習或數據挖掘算法的基本處理範式。然而，現有大多數機器學習算法都是黑箱的，模型對於結果缺乏可解釋性。當齣現錯誤時，我們很難知道原因，更不清楚如何進行修正。因此，如果我們隻關注於這一類可計算方法，將無法深刻理解情感分析問題，從而阻礙該問題的研究發展。
在介紹語言學方麵的知識時，我沒有遵循語言學的傳統來寫作。這是因為傳統語言學中的知識以及知識的錶現方式主要是為瞭讓人來理解，而不是為瞭讓機器去理解、操作並解決實際問題。雖然人類知識和計算機指令有部分交叉，但是它們還是有很大區彆的。例如，當我從條件句中挖掘觀點時，我閱讀瞭許多關於條件句的語言學書籍。然而，令人意外的是，我發現幾乎沒有語言學知識能被用來計算並解決這一問題。我認為部分原因是目前的計算技術不夠成熟，還不足以擁有和人一樣的理解能力；另一部分原因是大多數語言學知識不適用於計算機處理。因此，本書的另一個特點是，它不僅僅同傳統語言學書籍一樣研究語言本身，幫助人們理解語言；它也關注麵嚮具體應用的實際需求，探討從自然語言中挖掘情感和觀點的實際方法，包括識彆觀點語句、情感以及情感極性（傾嚮性），也包括觀點情感相關的重要信息抽取。例如與觀點情感相關的實體或主題抽取，這些實體或主題通常也稱為觀點評價（或情感）對象。在實際應用中，觀點評價對象抽取非常重要。例如，“我討厭對窮人增稅”，如果我們僅識彆齣作者在本句中錶達瞭一種負麵的情感或是厭惡的情緒，那對於實際應用意義並不大。但是如果我們能夠發現該負麵情感或情緒錶達的對象是“對窮人增稅”，那麼這樣的信息就變得十分有價值瞭。從這個角度來說，我希望本書能夠促使語言學傢研究並建立有關觀點、情感及相關概念的係統理論。
這本書可以作為情感分析領域的入門讀物和研究概覽。在書中的諸多章節，我對於入門知識或者已有研究方法進行單獨介紹。但是在有些章節，我采用混閤介紹的方式。采用這種不同尋常的寫作方式的主要原因是：雖然已有許多研究者試圖去解決情感分析任務的每一個子問題，但是目前仍然沒有成熟的技術與算法。從已發錶論文報告的結果中我們可以看到，在許多情況下，已有技術離實用化還尚遠。本書采用混閤寫作風格的另一個原因是：大多數已有的方法均利用機器學習與數據挖掘算法在抽取好的文本特徵上進行直接應用。由於已經有許多著作詳細介紹瞭這些機器學習和數據挖掘算法，所以這些算法的細節不是本書介紹的重點。此外，對於一些語言學的基礎知識和自然語言處理基本技術，如詞性標注、句法分析、淺層句法分析和語法，本書也不做詳細介紹。雖然這些技術對於情感分析十分重要，但同樣已有很多自然語言處理的書籍對其進行瞭詳細介紹。所以，本書默認讀者已經具有瞭機器學習和自然語言處理的基礎知識。
在本書中，我試圖介紹情感分析領域所有的主要研究進展。本書引用瞭來自主流會議與期刊的總共600餘篇論文和資料，從這一點上來說，本書涵蓋的範圍是十分全麵的。本書的組織結構具體如下。第1章對於整本書進行概覽，並介紹情感分析的研究動機。從該章我們可以看到，情感分析在許多實際係統中都有應用需求。因此，這是一個令人著迷且仍充滿挑戰的研究問題。第2章給齣瞭情感分析任務的定義，並介紹與之相關的諸多概念。從該章我們可以看到，情感分析雖然是一個自然語言處理問題，但其錶示是結構化的。我們的目標是將非結構化文本轉換為結構化的錶示。基於這一結構化錶示，我們可以進行後續的定性和定量分析，這對於實際應用尤為重要。另外，我們也可以看到，情感分析是一個由許多具有挑戰性的且相互關聯的子問題組閤而成的綜閤問題。
第3章針對文檔級文本的情感分類問題進行介紹，這一子任務的目標是識彆一篇文檔（例如，産品評論）中所蘊含觀點的傾嚮性：褒義或貶義。第4章介紹同樣的分類問題，隻不過處理對象是句子級文本。與其相關的情感評分預測、遷移學習和多語言情感分類問題，也在這兩章中進行討論。
第5章與第6章更進一步地從細粒度級彆來介紹基於屬性的情感分析問題，其中最重要的研究不僅包括如何對情感進行分類，還包括如何識彆情感或觀點評價的對象。絕大多數在工業界實際應用的情感分析或觀點挖掘係統都需要在這一粒度下分析文本。第5章著重介紹基於屬性的情感分類任務和方法，第6章著重介紹評價屬性或對象的提取。
第7章對情感詞典構建的相關研究進行瞭介紹。情感詞典是人們在錶達褒義或貶義觀點時常使用的詞與短語（例如，好的、驚人的、壞的、可怕的）的列錶。第8章介紹瞭比較句中觀點的錶達問題。第9章介紹瞭觀點摘要與觀點檢索問題。第10章探討瞭另一種情感錶達的類型，即在綫辯論與評論中的情感錶達問題（贊同和反對），其中包含大量參與者之間的互動交流。第11章討論基於文本的用戶意圖挖掘問題。
第12章介紹另一個不一樣的問題：如何檢測網絡上虛假的或者具有欺騙性的觀點信息。第13章介紹基於有用性如何對在綫評論進行排序的問題，基於這樣的分析，用戶可以首先看到那些最有用的評論。第14章對本書進行總結，並討論瞭若乾未來可能的研究熱點與方嚮。
本書適閤對社會媒體分析和自然語言處理，特彆是對情感分析和觀點挖掘感興趣的學生、研究人員和從業者。消費者的情感傾嚮和公眾的觀點錶達是許多管理學和社會科學領域（例如市場營銷、經濟學、傳播學和政治學等）關心的核心問題。因此，本書不僅適閤計算機科學領域的讀者，也適閤管理學和社會學的研究人員或從業者。此外，在校老師可以使用本書作為自然語言處理、社會媒體分析、社會計算、文本和數據挖掘等課程的教材。本書相關的課程幻燈片可在綫獲取。
�　�https://www.cs.uic.edu/~liub/�≈隆⌒籗entiment Analysis：Mining Opinions，Sentiments，and Emotions在編寫本書時，許多專傢和學者給予瞭我技術上的幫助。沒有他們的幫助，本書可能永遠不會完成。首先，我要感謝我在讀和已經畢業的學生：Junsheng Chen，Zhiyuan Chen，Xiaowen Ding，Geli Fei，Murthy Ganapathibhotla，Minqing Hu，Nitin Jindal，Abhinav Kumar，Huayi Li，Arjun Mukherjee，Ramanathan Narayanan（美國西北大學），Federico Alberto Pozzi（米蘭比可卡大學訪問學生），Guang Qiu（浙江大學訪問學生），Sathish Ramadoss，Jianfeng Si（香港城市大學訪問學生），William Underwood，Andrea Vaccari，Vivek Venkataraman，Zhongwu Zhai（清華大學訪問學生）和Lei Zhang。多年來，他們為本書的完成貢獻瞭大量的研究思路。此外，與很多研究者的討論也非常有助於本書的完成，他們是：Shuanhu Bai，Jim Blomo，Erik Cambria，Malu G.Castellanos，Dennis Chong，Umesh Dayal，Eduard Dragut，Boi Faltings，Ronen Feldman，Christiane D.Fellbaum，Zhiqiang Gao，Alexander Gelbukh，Riddhiman Ghosh，Natalie Glance，Meichun Hsu，Joshua Huang，Minglie Huang，Jing Jiang，Birgit K�塶ig，Xiao-li Li，Qian Li

《解碼人心：洞察社交媒體中的思想脈絡與情感潮流》 在這個信息爆炸、人與人之間交流方式日新月異的時代，我們每天都在被海量的信息洪流所裹挾，而在這其中，隱藏著最真實、最寶貴的東西——人們的思想、情感和態度。理解這些隱藏在文字、語言背後的深層含義，不僅是洞察個體內心世界的鑰匙，更是把握社會趨勢、理解群體心理、製定有效策略的關鍵。《解碼人心：洞察社交媒體中的思想脈絡與情感潮流》正是這樣一本緻力於帶領讀者深入理解並掌握分析人類觀點、情感和情緒的強大工具的書籍。 本書並非簡單羅列枯燥的技術術語或理論，而是以一種引人入勝的方式，引導讀者踏上一段探索人類內心世界的旅程。我們將從最基礎的“是什麼”開始，深入剖析“觀點”、“情感”和“情緒”這三個核心概念的定義、區彆與聯係。很多時候，我們容易混淆這些概念，認為它們是同義詞，但實際上，它們各自承載著不同的信息維度。例如，觀點可能是一種相對客觀的看法，而情感則是一種更為主觀的內心感受，情緒則是情感的即時錶達。理解這些細微的差彆，是進行精準分析的第一步。 接著，我們將聚焦於本書的核心——“如何”。我們將詳細介紹一係列經過實踐驗證、行之有效的方法論和技術工具。這些方法論將涵蓋從傳統的文本分析技術，到現代的自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）算法。我們會循序漸進地講解，即使您沒有深厚的計算機科學背景，也能逐步掌握。 在文本分析層麵，我們將探討詞匯的齣現頻率、關鍵詞的提取、情感詞典的應用等基礎方法。我們會展示如何通過分析特定詞匯在文本中齣現的上下文，來推斷作者的態度是積極、消極還是中立。例如，當“驚艷”、“贊不絕口”、“卓越”等詞語頻繁齣現時，我們就能閤理推斷用戶對某個産品或服務的評價是高度正麵的。反之，如果“失望”、“糟糕”、“無法忍受”等詞語占據主導，則預示著負麵評價。 更進一步，我們將深入探討自然語言處理（NLP）的強大能力。NLP技術使得計算機能夠理解、解釋和生成人類語言，這為情感分析提供瞭前所未有的可能性。我們將詳細講解： 詞性標注（Part-of-Speech Tagging, POS Tagging）：理解句子中每個詞語的語法功能，例如名詞、動詞、形容詞等，這有助於我們更準確地捕捉描述性的詞匯，從而識彆情感。 命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）：識彆文本中具有特定意義的實體，如人名、地名、組織機構名、産品名等。通過NER，我們可以將情感分析聚焦於特定的實體，從而分析人們對某個品牌、某個事件或某個公眾人物的看法。 依存句法分析（Dependency Parsing）：揭示句子中詞語之間的語法關係，幫助我們理解句子結構，更準確地捕捉修飾關係和否定關係，例如，“這款産品不錯”和“這款産品不錯”在情感傾嚮上的差異。 情感詞典構建與應用：我們將介紹如何構建或利用現有的情感詞典，這些詞典為每個詞語賦予一個情感分數（如積極、消極、中性），並深入探討如何處理詞語的多義性、語氣的變化以及反諷等復雜情況。 基於機器學習的情感分類器：我們將講解如何利用監督學習算法（如支持嚮量機SVM、樸素貝葉斯、邏輯迴歸）和深度學習模型（如循環神經網絡RNN、長短時記憶網絡LSTM、Transformer模型）來訓練情感分類器。我們將詳細解釋模型的工作原理，以及如何準備訓練數據、選擇閤適的模型架構、進行模型評估和調優。 本書的一個重要特色在於，我們將理論知識與海量的實際案例緊密結閤。我們不會僅僅停留在技術層麵，而是會深入分析這些技術如何在現實世界中發揮作用。我們將以社交媒體為主要研究對象，因為社交媒體已經成為現代人錶達觀點、宣泄情感、傳播信息的重要平颱。 書中將包含豐富的案例研究，例如： 品牌聲譽監測：企業如何利用情感分析來實時追蹤其産品或服務在消費者中的口碑，及時發現潛在的危機，並快速做齣響應。我們將分析某知名品牌在發布新品後，社交媒體上用戶的情感反饋趨勢，以及品牌方如何根據這些反饋調整營銷策略。 市場趨勢預測：分析大眾對某一行業、某一類産品或某一新興概念的情感傾嚮，預測未來的市場走嚮。例如，分析公眾對新能源汽車、健康食品或綫上教育的情感變化，為投資者和企業決策提供參考。 公眾情緒洞察：在重大社會事件發生時，通過分析公眾在社交媒體上的討論，理解不同群體的情感反應，識彆輿論熱點，甚至預測社會情緒的走嚮。我們將以某個公共事件為例，分析不同平颱、不同用戶群體的情感錶達特徵。 政治和公共事務分析：理解公眾對政策、政治人物或社會議題的態度，為政策製定者和研究者提供重要的參考信息。 用戶體驗優化：産品經理和設計師如何通過分析用戶在評論、論壇中的反饋，發現産品設計或功能上的痛點，從而進行迭代優化，提升用戶滿意度。 在深入技術和案例分析的同時，本書還將關注情感分析的挑戰與倫理考量。我們將坦誠地探討情感分析在實際應用中可能遇到的難題，例如： 語言的歧義性與復雜性：人類語言充滿瞭隱喻、反語、幽默、諷刺等，這些都極大地增加瞭計算機理解的難度。如何準確識彆“嗬嗬”背後的嘲諷，而非字麵上的笑聲，是一個持續的研究課題。 語境依賴性：同一個詞在不同的語境下可能有完全不同的情感色彩。我們將探討如何利用更高級的模型來捕捉這種語境信息。 文化差異與地域性：不同文化背景下，情感的錶達方式和理解可能存在巨大差異。本書將討論如何考慮這些因素，使分析結果更具普適性。 數據偏差與公平性：訓練數據的偏差可能導緻模型産生不公平的分析結果。我們將探討如何識彆和緩解數據偏差，確保情感分析的公平性。 隱私保護與數據安全：在收集和分析用戶數據時，如何保護用戶的隱私，遵守相關法律法規，將是本書討論的重要倫理問題。 《解碼人心：洞察社交媒體中的思想脈絡與情感潮流》並非一本速成的“秘籍”，而是一本真正意義上的“工具書”和“思維手冊”。它旨在為讀者提供一套係統性的知識體係和實用的操作指南，幫助您： 培養敏銳的洞察力：學會從海量的文本信息中，“聽”到隱藏的情感信號，理解言外之意。 掌握先進的分析工具：熟悉並能夠運用當下最前沿的NLP和ML技術，進行專業的情感分析。 解決實際業務問題：將所學知識應用於商業決策、市場研究、産品優化、輿情監測等各個領域，創造 tangible 的價值。 更深層次地理解人類社會：通過分析群體的情感脈絡，更好地理解社會動態、文化變遷和人際互動。 無論您是市場營銷專傢、産品經理、數據科學傢、社會研究者，還是對理解他人內心世界充滿好奇的普通讀者，《解碼人心》都將為您打開一扇新的大門。它將賦能您，在這個日益復雜的數字時代，能夠更準確、更深入地理解“人心”，洞察潮流，做齣更明智的決策。這本書不僅僅是關於文本分析的技術指南，更是關於如何用數據和技術去理解和連接人心的橋梁。通過本書的學習，您將不僅僅是信息的接收者，更是信息的解讀者和價值的創造者。

評分☆☆☆☆☆

這本書《情感分析：挖掘觀點、情感和情緒》給我的感覺是，它既有深度又不失廣度，覆蓋瞭情感分析從理論基礎到實際應用的各個層麵。我尤其喜歡作者在處理“細粒度情感分析”時的細緻入微。我們都知道，簡單的“積極”、“消極”分類往往不足以滿足復雜的需求，而這本書則詳細介紹瞭如何識彆更具體的情感，比如“失望”、“感激”、“焦慮”、“興奮”等。作者在書中探討瞭如何利用詞典、機器學習模型，甚至結閤用戶畫像和上下文信息來提升細粒度情感分類的準確性。另外，我對書中關於“情感知識圖譜”的章節留下瞭深刻印象。它揭示瞭如何構建一個包含情感實體、情感關係和情感強度信息的知識體係，這對於更深層次的情感理解和推理至關重要。我很好奇，這樣的知識圖譜是否可以用於構建更智能的聊天機器人，或者幫助我們理解文學作品中的人物情感變化。這本書的語言風格也比較獨特，既有學術的嚴謹性，又不乏日常化的錶達，讀起來不會感到枯燥乏味。它就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入情感分析的迷人世界，讓我對這個領域有瞭更全麵、更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

讀完《情感分析：挖掘觀點、情感和情緒》，我的腦海中勾勒齣一幅關於如何理解人類復雜情感的宏大圖景。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一次思維方式的啓迪。我最欣賞的是作者對於情感分析的“人性化”解讀。他並沒有將情感簡單地視為一組可以量化的數據點，而是強調瞭情感的動態性、主觀性和語境依賴性。書中關於“情感的強度”以及“情感的極性轉變”的討論，讓我對如何更精確地捕捉情感變化有瞭新的認識。例如，一句看似中性的陳述，在不同的語境下可能蘊含著截然不同的情感色彩，而這本書就提供瞭一些實用的方法來辨彆這些細微之處。我尤其喜歡作者在書中提齣的“多模態情感分析”的概念，即結閤文本、語音、圖像等多種信息來源來更全麵地理解情感。這讓我看到瞭情感分析未來的廣闊前景，不僅僅局限於文本，更可以延伸到我們生活的方方麵麵。書中的案例研究也極具啓發性，比如分析社交媒體上針對某個公共事件的群體情緒反應，或者預測電影票房的錶現，這些都展示瞭情感分析在社會科學、市場營銷、輿情監控等領域的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛剛開始閱讀《情感分析：挖掘觀點、情感和情緒》，這本書給我的第一印象非常深刻。它的內容並非像我之前猜測的那樣，僅僅是堆砌學術術語或者晦澀的理論。相反，作者用一種非常生動、引人入勝的方式，將情感分析這個原本可能顯得枯燥的概念，變得鮮活起來。我特彆喜歡作者在開篇部分提到的一個觀點，即“文本中的情感並非孤立存在，而是與錶達者的意圖、文化背景以及當時的語境緊密相連”。這個觀點立即引發瞭我強烈的共鳴，因為在日常生活中，我們常常會因為忽略瞭這些因素而産生誤解。書中有大量的篇幅都在探討如何識彆文本中的積極、消極和中性情感，但更重要的是，它深入分析瞭如何區分“觀點”和“情感”，以及如何理解更細微的“情緒”變化，比如憤怒、喜悅、悲傷、驚喜等等。作者在書中運用瞭大量的實例，從日常的社交媒體討論到更專業的商業應用，都做瞭非常詳盡的解析。例如，書中關於如何分析用戶對某款新産品的評價，從中提煉齣用戶最關心的特點以及他們是喜歡還是不喜歡，這種應用場景讓我覺得這本書不僅有理論價值，更有實際操作指導意義。我尤其期待書中關於如何處理 sarcasm（諷刺）和 irony（反語）的部分，因為這在情感分析中是齣瞭名的難題。

評分☆☆☆☆☆

這本《情感分析：挖掘觀點、情感和情緒》的封麵設計實在是太吸引人瞭！深邃的藍色背景，點綴著跳躍的、仿佛在閃爍著無數情感的金色綫條，讓人立刻就感受到一種神秘又充滿智慧的氛圍。我是在一個書展上偶然瞥見它的，當時就被這個名字深深吸引瞭。我一直對人類復雜的情感世界充滿好奇，也常常思考如何在海量的信息中捕捉到那些微妙的情緒信號。這本書的標題直接點明瞭主題，讓我覺得它可能是我一直以來都在尋找的那把鑰匙，能夠幫助我理解那些隱藏在文字背後、隱藏在社交媒體評論裏、甚至隱藏在客戶反饋中的真實想法和感受。我很好奇這本書會如何解析這些看似無形的情感，又是如何將它們轉化為可以被量化、被理解的數據。我對書中會提到的具體方法論尤其感興趣，例如，它會介紹哪些先進的算法？是否會涉及深度學習技術？書中會不會舉齣一些具體的案例，比如分析社交媒體上關於某個品牌産品的用戶評論，或者解析電影劇評中的觀眾情緒分布？這些都讓我充滿瞭期待。這本書的書名本身就帶有一種探索未知領域的誘惑力，我迫不及待地想翻開它，跟隨作者一同踏上這場關於情感的深度挖掘之旅。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《情感分析：挖掘觀點、情感和情緒》在理論框架的構建上做得相當紮實。雖然我不是數據科學領域的專業人士，但作者在解釋各種概念時，邏輯清晰，循序漸進，即使是像“詞嵌入”、“注意力機製”這類相對復雜的機器學習模型，也能用相對易懂的語言來闡述其在情感分析中的作用。我個人非常看重一本書的“方法論”部分，而這本書在這方麵給瞭我極大的滿足。它不僅介紹瞭各種主流的情感分析模型，還對不同模型的優缺點進行瞭比較分析，並提齣瞭在實際應用中選擇模型時的考量因素。我尤其注意到書中關於“特徵工程”的討論，作者強調瞭選擇閤適的文本特徵對提升情感分析模型準確性的重要性，並列舉瞭諸如詞袋模型、TF-IDF、n-gram等多種特徵提取方法。此外，書中關於“數據集的構建與標注”的部分也讓我受益匪淺。我之前一直認為情感分析的核心在於算法，但這本書讓我意識到，高質量的數據集纔是模型能夠有效學習的基礎。作者詳細介紹瞭如何收集、清洗和標注情感數據，以及如何應對數據不平衡等問題，這些都是在實際項目中會遇到的關鍵挑戰。總的來說，這本書為想要深入理解情感分析技術的人提供瞭一個非常係統和全麵的學習路徑。

評分☆☆☆☆☆

書十分實用，十分全麵

評分☆☆☆☆☆

很好的入門教材哦，適閤研究生

評分☆☆☆☆☆

還不錯。。。。。。。。。

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不錯

評分☆☆☆☆☆

收貨快，大概瀏覽瞭。還需要慢慢研究

評分☆☆☆☆☆

是本好說，值得學習

評分☆☆☆☆☆

是本好說，值得學習

評分☆☆☆☆☆

書很好

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