情感分析：挖掘观点、情感和情绪 计算机与互联网 书籍|6646796 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 刘兵Bing Liu 著，刘康 赵军 译

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111574989

商品编码：18172510514

丛书名： 智能科学与技术丛书

出版时间：2017-08-01

书名：	情感分析：挖掘观点、情感和情绪|6646796
图书定价：	99元
图书作者：	（美）刘兵（Bing Liu）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2017/8/1 0:00:00
ISBN号：	9787111574989
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

内容简介

本书主要从自然语言处理的角度全面地介绍情感分析的先进研究技术和实用算法，以帮助读者了解通常用于表达观点和情感问题的基本语言结构。它涵盖了情感分析的所有核心领域，包括许多新兴的主题，如辩论分析、意图挖掘、假民意检测，并提出了可用来分析和总结观点的计算方法。

目录

译者序 前言 致谢 第1章 引言1 1.1 情感分析应用3 1.2 情感分析研究6 1.2.1 针对不同文本颗粒度的情感分析研究7 1.2.2 情感词典及其问题8 1.2.3 辩论与评论分析9 1.2.4 意图挖掘9 1.2.5 垃圾观点检测与评论质量10 1.3 情感分析是个迷你自然语言处理任务11 1.4 本书撰写方式11 第2章 什么是情感分析13 2.1 观点定义14 2.1.1 观点的定义14 2.1.2 情感对象15 2.1.3 观点中的情感16 2.1.4 简化的观点定义17 2.1.5 观点的理由和限定条件19 2.1.6 情感分析的目标和任务20 2.2 观点摘要定义23 2.3 感情、情绪与心情24 2.3.1 心理学中的感情、情绪与心情25 2.3.2 情感分析中的感情、情绪与心情28 2.4 观点的不同类型30 2.4.1 常规型观点和比较型观点31 2.4.2 主观的和隐含在事实中的观点31 2.4.3 第一人称和非第一人称观点34 2.4.4 元观点35 2.5 作者和读者视角35 2.6 小结36 第3章 文档级情感分类37 3.1 基于监督的情感分类38 3.1.1 基于机器学习算法的情感分类38 3.1.2 使用自定义打分函数的情感分类44 3.2 基于无监督的情感分类45 3.2.1 使用句法模板和网页检索的情感分类45 3.2.2 使用情感词典的情感分类46 3.3 情感评分预测48 3.4 跨领域情感分类49 3.5 跨语言情感分类51 3.6 文档的情绪分类52 3.7 小结53 第4章 句子级主客观和情感分类54 4.1 主观性55 4.2 句子级主客观分类56 4.3 句子级情感分类59 4.3.1 句子级情感分类的前提假设59 4.3.2 分类方法60 4.4 处理条件句61 4.5 处理讽刺句62 4.6 跨语言主客观分类和情感分类64 4.7 在情感分类中使用语篇信息65 4.8 句子级情绪分类66 4.9 讨论67 第5章 属性级情感分类68 5.1 属性级情感分类方法69 5.1.1 基于监督学习的方法69 5.1.2 基于词典的方法70 5.1.3 两种方法的优缺点72 5.2 情感组合规则73 5.2.1 情感组合规则概述74 5.2.2 情感减弱和情感增强表达81 5.2.3 SMALL_OR_LESS和LARGE_OR_MORE表达83 5.2.4 情绪和情感强度86 5.2.5 情感词的含义86 5.2.6 其他方法概述88 5.3 否定和情感89 5.3.1 否定词89 5.3.2 never92 5.3.3 其他常用的情感转换词94 5.3.4 否定词移动现象94 5.3.5 否定范围95 5.4 情态和情感96 5.5 并列连词but100 5.6 非观点内容的情感词102 5.7 规则表示103 5.8 词义消歧和指代消解105 5.9 小结106 第6章 属性和实体抽取108 6.1 基于频率的属性抽取109 6.2 利用句法关系110 6.2.1 利用观点和观点评价对象间的评价关系111 6.2.2 利用部分整体和属性关系116 6.3 基于监督学习的属性抽取118 6.3.1 隐马尔可夫模型118 6.3.2 条件随机场119 6.4 隐含属性的映射121 6.4.1 基于语料库的方法121 6.4.2 基于词典的方法122 6.5 属性聚类124 6.6 基于主题模型的属性抽取126 6.6.1 隐狄利克雷分配127 6.6.2 基于无监督主题模型进行观点属性抽取129 6.6.3 在主题模型中加入领域先验知识133 6.6.4 基于终身学习的主题模型：像人类一样学习135 6.6.5 使用短语作为主题词138 6.7 实体抽取与消解141 6.7.1 实体抽取与消解的问题定义142 6.7.2 实体抽取144 6.7.3 实体链接145 6.7.4 实体搜索和链接147 6.8 观点持有者和观点时间抽取147 6.9 小结148 第7章 情感词典构建149 7.1 基于词典的方法149 7.2 基于语料库的方法152 7.2.1 从语料库中识别情感词152 7.2.2 处理上下文相关的情感词153 7.2.3 词典自适应155 7.2.4 其他相关工作156 7.3 隐含了情感信息（期望或者不期望）的事实型描述156 7.4 小结158 第8章 比较型观点分析159 8.1 问题定义159 8.2 比较句识别162 8.3 比较句中的优选实体集识别163 8.4 特殊类型的比较句164 8.4.1 非标准型比较164 8.4.2 交叉类型的比较166 8.4.3 单实体比较167 8.4.4 带有compare和comparison的句子168 8.5 实体与属性抽取169 8.6 小结170 第9章 观点摘要和检索172 9.1 基于属性的观点摘要172 9.2 基于属性的观点摘要进阶175 9.3 可对照的观点摘要176 9.4 传统摘要177 9.5 比较型观点摘要177 9.6 观点检索177 9.7 现有观点检索技术178 9.8 小结180 第10章 辩论与评论分析181 10.1 辩论中的立场识别181 10.2 对辩论、讨论进行建模184 10.2.1 JTE模型185 10.2.2 JTE-R模型：对回复关系进行建模188 10.2.3 JTE-P模型：考虑作者之间的交互关系189 10.2.4 在线讨论的容忍力分析191 10.3 评论建模192 10.4 小结193 第11章 意图挖掘195 11.1 意图挖掘定义195 11.2 意图分类198 11.3 细粒度意图挖掘200 11.4 小结201 第12章 虚假观点检测202 12.1 垃圾观点的不同类型204 12.1.1 有害虚假评论204 12.1.2 垃圾评论者以及垃圾评论行为的类型205 12.1.3 数据类型、特征和检测207 12.1.4 虚假评论和传统谎言的比较208 12.2 基于监督学习的虚假评论检测209 12.3 Yelp数据集上基于监督学习的虚假评论识别实验212 12.3.1 基于语言学特征的监督学习虚假评论识别212 12.3.2 基于行为特征的监督学习虚假评论识别213 12.4 异常行为模式的自动发现214 12.4.1 类关联规则214 12.4.2 单条件规则例外度215 12.4.3 双条件规则例外度217 12.5 基于模型的行为分析220 12.5.1 基于非典型行为的虚假评论检测220 12.5.2 基于评论图的虚假评论检测221 12.5.3 基于贝叶斯模型的虚假评论检测221 12.6 群体虚假评论检测222 12.6.1 群体行为特征224 12.6.2 群体内的个体行为特征226 12.7 多ID评论用户识别227 12.7.1 基于相似度学习的多ID评论用户识别228 12.7.2 训练数据准备228 12.7.3 d-特征和s-特征229 12.7.4 识别同一用户的多个ID230 12.8 基于评论爆发检测的虚假评论识别232 12.9 未来研究方向234 12.10 小结235 第13章 评论的质量236 13.1 把评论质量预测看作一个回归问题236 13.2 其他方法237 13.3 一些前沿问题238 13.4 小结239 第14章 总结240 附录244 参考文献254 索引289

思想的暗流：洞察个体与社会情感的解码之旅 在信息洪流奔涌不息的数字时代，我们早已习惯了以文字、图像、声音的形式表达自我，传递信息。然而，隐藏在这些表层表达之下，更深层、更具影响力的力量——个体和集体的“情感”——却常常被忽略，或仅能触及皮毛。一本新近出版的著作，《情感分析：挖掘观点、情感和情绪》，以其严谨的理论框架和前沿的技术实践，为我们打开了一扇深入理解人类情感世界的窗口。它不仅仅是一本关于技术实现的指南，更是一次关于“理解”的深刻探索，一次关于“共情”的科学实践。 这本书的价值，首先体现在它对“情感”这一复杂概念的界定与剖析。作者们跳出了简单的情感分类（如喜、怒、哀、乐），而是从更广阔的视角，将情感视为一个多维度、多层次的复杂系统。它包含了个体的观点（Opinion），即一个人对某个对象或事件持有的态度或看法，这种态度往往带有方向性和强度。例如，对于一款新发布的手机，有人认为“性能卓越”，有人则觉得“性价比不高”，这些都是观点。 更进一步，这本书深入探讨了情感（Sentiment），这是比观点更偏向于内在心理状态的表达。情感通常带有更强烈的情绪色彩，比如“欣喜”、“担忧”、“愤怒”、“沮丧”等。情感的识别，往往需要捕捉言语中微妙的词汇选择、语气、甚至标点符号的运用。例如，“这款手机太棒了！”表达了积极的情感，“这款手机简直让人抓狂！”则明显带有负面情感。 而情绪（Emotion），则是情感的更深层次、更具生理和心理体验的表现。情绪可能涉及更复杂的状态，如“焦虑”、“兴奋”、“怀旧”、“失落”等等。情绪的分析，往往需要结合语境、个体过往经验以及文化背景，才能获得更准确的理解。例如，“我期待这次发布会已经很久了！”可能隐含着兴奋和期待的情绪；而“听到这个消息，我心里咯噔一下。”则可能表达了担忧或不安的情绪。 《情感分析：挖掘观点、情感和情绪》一书，正是围绕这三个核心概念——观点、情感、情绪——展开了一系列深入浅出的阐释。它系统地梳理了情感分析技术的发展脉络，从早期的基于规则和词典的方法，到如今广泛应用的机器学习和深度学习模型，为读者构建了一个清晰的知识体系。 在理论层面， 书中详细介绍了情感分析的各种模型和算法。例如，在观点挖掘方面，它讲解了如何识别文本中的目标对象（Aspect）以及与目标对象相关的观点词（Opinion Word），构建观点-目标对（Aspect-Opinion Pair）。这有助于我们理解用户对产品、服务、事件的细分化看法。书中还探讨了情感分类的多种方法，包括二元分类（积极/消极）、多元分类（积极/消极/中性）以及更细粒度的情感强度分析。对于情绪的识别，作者们则介绍了基于词汇、语境和情感词典的融合方法，以及利用神经网络模型捕捉更复杂的情绪状态。 在技术实践层面， 本书更是干货满满。它详细介绍了各种主流的情感分析工具和库，如NLTK, SpaCy, VADER, TextBlob等，并提供了丰富的代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际操作。书中不仅讲解了如何使用这些工具进行基础的情感分析，还深入探讨了如何构建定制化的情感分析模型，以应对特定领域或特定语言的情感分析需求。例如，如何针对金融领域的评论进行情感分析，以预测市场情绪；如何分析社交媒体上的用户反馈，以改进产品设计；如何解读客户服务日志，以提升用户满意度。 本书最引人入胜之处，在于它将情感分析技术与现实世界的应用场景紧密结合。 作者们并没有将技术束之高阁，而是用大量鲜活的案例，展示了情感分析在各个领域的巨大潜力。 市场营销与品牌管理： 通过分析社交媒体、电商评论、新闻报道中的用户反馈，企业可以精准洞察消费者对产品、广告、营销活动的看法和情感倾向。这有助于企业优化产品策略、调整营销方案、提升品牌形象，甚至预测产品销量和市场趋势。想象一下，一款新产品上市，通过情感分析，你可以立即知道用户最喜欢它的哪些特点，最抱怨的是哪些方面，并能迅速做出改进。 舆情监控与社会治理： 在公共事件发生时，通过对海量网络信息的实时情感分析，政府和相关部门可以迅速了解公众的真实态度和情绪，及时掌握舆情动态，有效引导公众情绪，化解社会矛盾，维护社会稳定。例如，在某个政策出台后，通过分析公众在社交媒体上的讨论，可以及时了解大家是支持还是反对，反对的原因是什么，从而为政策的进一步调整提供依据。 金融投资与风险评估： 金融市场的波动往往与投资者的情绪密切相关。通过分析新闻报道、分析师报告、社交媒体上的讨论，可以捕捉市场的“非理性”情绪，辅助投资者做出更明智的投资决策，规避潜在的风险。例如，分析关于某个公司的负面新闻和社交媒体上的悲观情绪，可以预警其股价可能下跌的风险。 医疗健康与心理咨询： 在心理健康领域，通过分析患者的文字记录、社交媒体发言，可以辅助医生和心理咨询师了解患者的情绪状态，及时发现潜在的心理健康问题，提供个性化的干预和支持。例如，分析抑郁症患者的日记，可以帮助医生了解其情绪的变化轨迹，及时调整治疗方案。 内容推荐与个性化服务： 智能推荐系统可以通过分析用户过往的行为和偏好，甚至用户表达的情感，为用户推荐更符合其口味和心情的内容，提升用户体验。例如，一个音乐推荐App，不仅知道你喜欢什么类型的歌曲，还能感知你现在的心情，为你推荐适合当下情绪的音乐。 《情感分析：挖掘观点、情感和情绪》 不仅关注“做什么”，更深入探讨了“为什么”和“如何做”。书中对于情感分析的挑战与局限性也进行了坦诚的讨论。例如，语言的多样性和模糊性，讽刺、幽默等复杂修辞的识别难度，文化差异对情感表达的影响，以及个体情感的动态变化等。作者们强调，情感分析并非一门精确的科学，而是一个不断探索和优化的过程。 这本书的语言风格清晰、流畅，逻辑严谨，即使是对于非计算机专业的读者，也能在作者的引导下，逐步理解情感分析的核心原理和应用价值。书中穿插的案例分析，生动形象，易于理解，让抽象的技术概念变得触手可及。 总而言之，《情感分析：挖掘观点、情感和情绪》 是一本极具深度和广度的著作。它不仅为我们揭示了隐藏在数字信息背后的人类情感世界，更提供了强大的工具和方法，帮助我们去理解、去洞察、去回应这些情感。在追求更智能、更人性化的科技发展的今天，这本书无疑为我们提供了一份宝贵的启示，指引我们如何在数据中挖掘真情实感，如何构建一个更理解、更具共情力的数字社会。它是一次关于“人”的再认识，一次关于“沟通”的再定义，一次关于“智能”的再升华。翻开这本书，你将踏上一段发现思想暗流、解码情感世界的奇妙旅程。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前接触过一些入门级的情感分析教程，它们大多聚焦于正面/负面二分类，显得过于简化。我这次购买，是希望能看到更细致、更具挑战性的议题。例如，如何进行方面级情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA），准确地分辨出用户对一个产品中“电池续航”是满意的，而对“屏幕亮度”是不满意的。这种粒度的细分，对于产品迭代至关重要。另外，我非常关注如何处理带有时间序列特征的情感变化，比如用户在产品发布初期和使用半年后的情绪倾向是否会发生漂移。如果这本书能提供关于如何构建和评估这些复杂模型（如多任务学习、迁移学习）的深度解析，并提供一些前沿研究的综述，帮助读者跟上领域的发展步伐，那它就成功了。我希望它能帮助我从“能做”跨越到“做得好”的阶段。

评分☆☆☆☆☆

这本关于“情感分析：挖掘观点、情感和情绪”的书籍，我期待它能为我打开一扇通往数字世界深层理解的大门。我希望它不仅仅停留在技术层面的介绍，而是能深入剖析如何在海量文本数据中，精准地捕捉到人类微妙的情感波动。想象一下，当我们浏览社交媒体、阅读海量评论时，那些字里行间隐藏的喜悦、愤怒、失望或支持，究竟是如何被算法识别并量化的。我尤其关注那些先进的NLP模型，比如BERT、GPT系列，它们是如何通过上下文理解来区分“我爱这个产品”和“我讨厌这个产品”中“爱”与“恨”的细微差异的。这本书若能提供一些实际的案例分析，比如在市场营销、舆情监控乃至客户服务中的应用实例，那就太棒了。我渴望看到，那些看似冰冷的代码和数学公式，是如何转化为对人类心理活动的深刻洞察，真正实现“让机器读懂人心”的宏伟目标。如果书中能涵盖跨语言、跨文化的情感差异处理，那无疑会大大增加其专业价值。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到这本书时，首先被它“计算机与互联网”这个分类吸引了。我更倾向于从工程实现的视角来审视情感分析。我更想知道的是，背后的数据预处理流程到底有多复杂？如何构建一个高效、鲁棒的标注数据集？尤其是在处理带有讽刺、反问或复合情感的句子时，传统的基于词典的方法已经显得力不从心，那么现代的深度学习框架是如何解决这些“灰色地带”问题的？我期待书中能有详尽的架构图和伪代码，展示如何将一个文本输入流转化为一个可量化的情感分数。对于模型的优化、超参数的选择以及在资源受限情况下如何部署这些模型，也是我非常感兴趣的部分。如果能涉及到模型的可解释性（Explainability），解释为什么模型会给出某个情感判断，那就更具实践指导意义了，毕竟在许多关键决策中，“为什么”和“是什么”同等重要。这本书如果能像一本高级工程师的实践手册，而非理论综述，我会非常满意。

评分☆☆☆☆☆

对于一个对社会学和心理学交叉领域着迷的人来说，我对这本书的期待更偏向于对“情绪”本身的哲学和认知学探讨。情感分析的终极目标难道不就是为了更好地理解人类的集体心理状态吗？我希望作者能超越单纯的技术实现，去探讨数据标签的有效性和伦理边界。例如，我们是否有权仅仅依据几个词语的组合，就对一个人的真实情绪下定论？在隐私日益受到关注的今天，利用情感分析进行用户画像是否触及了某种道德红线？我期待书中能有一章专门讨论这些前沿的伦理困境和未来趋势，比如情感计算如何与脑科学、行为经济学相结合。如果这本书能够提供一个更广阔的视角，引导读者思考技术背后的“人”的意义，而不是仅仅停留在如何训练一个准确率更高的模型上，那么它将超越一本技术书籍的范畴，成为一本富有启发性的思想读物。

评分☆☆☆☆☆

我更像是一个内容创作者和传播者，我对情感分析在内容优化中的应用有着强烈的兴趣。如果这本书能深入探讨如何利用情感数据指导文案的创作、视频剪辑的节奏把控，甚至是在用户体验（UX）设计中的情感映射，那就太符合我的需求了。比如，当用户在某个界面上停留时间过长时，系统应该捕捉到的是“困惑”还是“深度思考”？这种细微的情绪差异如何通过界面设计来优化？我期待书中能提供一套实用的“情感驱动设计”方法论，阐述如何将自然语言处理的结果无缝集成到产品设计流程中。我希望它能回答这样一个问题：如何通过技术手段，让数字交互不仅仅是高效的，更是“有温度”的。如果内容能够兼顾理论的严谨性与实操的可行性，为非纯算法背景的从业者提供清晰的桥梁，那么这本书的价值将无可估量。