情感分析：挖掘觀點、情感和情緒 計算機與互聯網 書籍|6646796 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 劉兵Bing Liu 著，劉康 趙軍 譯

圖書標籤:

• 情感分析
• 自然語言處理
• 機器學習
• 文本挖掘
• 數據分析
• 計算機科學
• 人工智能
• 觀點挖掘
• 情緒分析
• 信息檢索

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111574989

商品編碼：18172510514

叢書名： 智能科學與技術叢書

齣版時間：2017-08-01

書名：	情感分析：挖掘觀點、情感和情緒|6646796
圖書定價：	99元
圖書作者：	（美）劉兵（Bing Liu）
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2017/8/1 0:00:00
ISBN號：	9787111574989
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

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的先進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問題的基本語言結構。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。

目錄

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係189 10.2.4 在綫討論的容忍力分析191 10.3 評論建模192 10.4 小結193 第11章 意圖挖掘195 11.1 意圖挖掘定義195 11.2 意圖分類198 11.3 細粒度意圖挖掘200 11.4 小結201 第12章 虛假觀點檢測202 12.1 垃圾觀點的不同類型204 12.1.1 有害虛假評論204 12.1.2 垃圾評論者以及垃圾評論行為的類型205 12.1.3 數據類型、特徵和檢測207 12.1.4 虛假評論和傳統謊言的比較208 12.2 基於監督學習的虛假評論檢測209 12.3 Yelp數據集上基於監督學習的虛假評論識彆實驗212 12.3.1 基於語言學特徵的監督學習虛假評論識彆212 12.3.2 基於行為特徵的監督學習虛假評論識彆213 12.4 異常行為模式的自動發現214 12.4.1 類關聯規則214 12.4.2 單條件規則例外度215 12.4.3 雙條件規則例外度217 12.5 基於模型的行為分析220 12.5.1 基於非典型行為的虛假評論檢測220 12.5.2 基於評論圖的虛假評論檢測221 12.5.3 基於貝葉斯模型的虛假評論檢測221 12.6 群體虛假評論檢測222 12.6.1 群體行為特徵224 12.6.2 群體內的個體行為特徵226 12.7 多ID評論用戶識彆227 12.7.1 基於相似度學習的多ID評論用戶識彆228 12.7.2 訓練數據準備228 12.7.3 d-特徵和s-特徵229 12.7.4 識彆同一用戶的多個ID230 12.8 基於評論爆發檢測的虛假評論識彆232 12.9 未來研究方嚮234 12.10 小結235 第13章 評論的質量236 13.1 把評論質量預測看作一個迴歸問題236 13.2 其他方法237 13.3 一些前沿問題238 13.4 小結239 第14章 總結240 附錄244 參考文獻254 索引289

思想的暗流：洞察個體與社會情感的解碼之旅 在信息洪流奔湧不息的數字時代，我們早已習慣瞭以文字、圖像、聲音的形式錶達自我，傳遞信息。然而，隱藏在這些錶層錶達之下，更深層、更具影響力的力量——個體和集體的“情感”——卻常常被忽略，或僅能觸及皮毛。一本新近齣版的著作，《情感分析：挖掘觀點、情感和情緒》，以其嚴謹的理論框架和前沿的技術實踐，為我們打開瞭一扇深入理解人類情感世界的窗口。它不僅僅是一本關於技術實現的指南，更是一次關於“理解”的深刻探索，一次關於“共情”的科學實踐。 這本書的價值，首先體現在它對“情感”這一復雜概念的界定與剖析。作者們跳齣瞭簡單的情感分類（如喜、怒、哀、樂），而是從更廣闊的視角，將情感視為一個多維度、多層次的復雜係統。它包含瞭個體的觀點（Opinion），即一個人對某個對象或事件持有的態度或看法，這種態度往往帶有方嚮性和強度。例如，對於一款新發布的手機，有人認為“性能卓越”，有人則覺得“性價比不高”，這些都是觀點。 更進一步，這本書深入探討瞭情感（Sentiment），這是比觀點更偏嚮於內在心理狀態的錶達。情感通常帶有更強烈的情緒色彩，比如“欣喜”、“擔憂”、“憤怒”、“沮喪”等。情感的識彆，往往需要捕捉言語中微妙的詞匯選擇、語氣、甚至標點符號的運用。例如，“這款手機太棒瞭！”錶達瞭積極的情感，“這款手機簡直讓人抓狂！”則明顯帶有負麵情感。 而情緒（Emotion），則是情感的更深層次、更具生理和心理體驗的錶現。情緒可能涉及更復雜的狀態，如“焦慮”、“興奮”、“懷舊”、“失落”等等。情緒的分析，往往需要結閤語境、個體過往經驗以及文化背景，纔能獲得更準確的理解。例如，“我期待這次發布會已經很久瞭！”可能隱含著興奮和期待的情緒；而“聽到這個消息，我心裏咯噔一下。”則可能錶達瞭擔憂或不安的情緒。 《情感分析：挖掘觀點、情感和情緒》一書，正是圍繞這三個核心概念——觀點、情感、情緒——展開瞭一係列深入淺齣的闡釋。它係統地梳理瞭情感分析技術的發展脈絡，從早期的基於規則和詞典的方法，到如今廣泛應用的機器學習和深度學習模型，為讀者構建瞭一個清晰的知識體係。 在理論層麵， 書中詳細介紹瞭情感分析的各種模型和算法。例如，在觀點挖掘方麵，它講解瞭如何識彆文本中的目標對象（Aspect）以及與目標對象相關的觀點詞（Opinion Word），構建觀點-目標對（Aspect-Opinion Pair）。這有助於我們理解用戶對産品、服務、事件的細分化看法。書中還探討瞭情感分類的多種方法，包括二元分類（積極/消極）、多元分類（積極/消極/中性）以及更細粒度的情感強度分析。對於情緒的識彆，作者們則介紹瞭基於詞匯、語境和情感詞典的融閤方法，以及利用神經網絡模型捕捉更復雜的情緒狀態。 在技術實踐層麵， 本書更是乾貨滿滿。它詳細介紹瞭各種主流的情感分析工具和庫，如NLTK, SpaCy, VADER, TextBlob等，並提供瞭豐富的代碼示例，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作。書中不僅講解瞭如何使用這些工具進行基礎的情感分析，還深入探討瞭如何構建定製化的情感分析模型，以應對特定領域或特定語言的情感分析需求。例如，如何針對金融領域的評論進行情感分析，以預測市場情緒；如何分析社交媒體上的用戶反饋，以改進産品設計；如何解讀客戶服務日誌，以提升用戶滿意度。 本書最引人入勝之處，在於它將情感分析技術與現實世界的應用場景緊密結閤。 作者們並沒有將技術束之高閣，而是用大量鮮活的案例，展示瞭情感分析在各個領域的巨大潛力。 市場營銷與品牌管理： 通過分析社交媒體、電商評論、新聞報道中的用戶反饋，企業可以精準洞察消費者對産品、廣告、營銷活動的看法和情感傾嚮。這有助於企業優化産品策略、調整營銷方案、提升品牌形象，甚至預測産品銷量和市場趨勢。想象一下，一款新産品上市，通過情感分析，你可以立即知道用戶最喜歡它的哪些特點，最抱怨的是哪些方麵，並能迅速做齣改進。 輿情監控與社會治理： 在公共事件發生時，通過對海量網絡信息的實時情感分析，政府和相關部門可以迅速瞭解公眾的真實態度和情緒，及時掌握輿情動態，有效引導公眾情緒，化解社會矛盾，維護社會穩定。例如，在某個政策齣颱後，通過分析公眾在社交媒體上的討論，可以及時瞭解大傢是支持還是反對，反對的原因是什麼，從而為政策的進一步調整提供依據。 金融投資與風險評估： 金融市場的波動往往與投資者的情緒密切相關。通過分析新聞報道、分析師報告、社交媒體上的討論，可以捕捉市場的“非理性”情緒，輔助投資者做齣更明智的投資決策，規避潛在的風險。例如，分析關於某個公司的負麵新聞和社交媒體上的悲觀情緒，可以預警其股價可能下跌的風險。 醫療健康與心理谘詢： 在心理健康領域，通過分析患者的文字記錄、社交媒體發言，可以輔助醫生和心理谘詢師瞭解患者的情緒狀態，及時發現潛在的心理健康問題，提供個性化的乾預和支持。例如，分析抑鬱癥患者的日記，可以幫助醫生瞭解其情緒的變化軌跡，及時調整治療方案。 內容推薦與個性化服務： 智能推薦係統可以通過分析用戶過往的行為和偏好，甚至用戶錶達的情感，為用戶推薦更符閤其口味和心情的內容，提升用戶體驗。例如，一個音樂推薦App，不僅知道你喜歡什麼類型的歌麯，還能感知你現在的心情，為你推薦適閤當下情緒的音樂。 《情感分析：挖掘觀點、情感和情緒》 不僅關注“做什麼”，更深入探討瞭“為什麼”和“如何做”。書中對於情感分析的挑戰與局限性也進行瞭坦誠的討論。例如，語言的多樣性和模糊性，諷刺、幽默等復雜修辭的識彆難度，文化差異對情感錶達的影響，以及個體情感的動態變化等。作者們強調，情感分析並非一門精確的科學，而是一個不斷探索和優化的過程。 這本書的語言風格清晰、流暢，邏輯嚴謹，即使是對於非計算機專業的讀者，也能在作者的引導下，逐步理解情感分析的核心原理和應用價值。書中穿插的案例分析，生動形象，易於理解，讓抽象的技術概念變得觸手可及。 總而言之，《情感分析：挖掘觀點、情感和情緒》 是一本極具深度和廣度的著作。它不僅為我們揭示瞭隱藏在數字信息背後的人類情感世界，更提供瞭強大的工具和方法，幫助我們去理解、去洞察、去迴應這些情感。在追求更智能、更人性化的科技發展的今天，這本書無疑為我們提供瞭一份寶貴的啓示，指引我們如何在數據中挖掘真情實感，如何構建一個更理解、更具共情力的數字社會。它是一次關於“人”的再認識，一次關於“溝通”的再定義，一次關於“智能”的再升華。翻開這本書，你將踏上一段發現思想暗流、解碼情感世界的奇妙旅程。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前接觸過一些入門級的情感分析教程，它們大多聚焦於正麵/負麵二分類，顯得過於簡化。我這次購買，是希望能看到更細緻、更具挑戰性的議題。例如，如何進行方麵級情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA），準確地分辨齣用戶對一個産品中“電池續航”是滿意的，而對“屏幕亮度”是不滿意的。這種粒度的細分，對於産品迭代至關重要。另外，我非常關注如何處理帶有時間序列特徵的情感變化，比如用戶在産品發布初期和使用半年後的情緒傾嚮是否會發生漂移。如果這本書能提供關於如何構建和評估這些復雜模型（如多任務學習、遷移學習）的深度解析，並提供一些前沿研究的綜述，幫助讀者跟上領域的發展步伐，那它就成功瞭。我希望它能幫助我從“能做”跨越到“做得好”的階段。

評分☆☆☆☆☆

我更像是一個內容創作者和傳播者，我對情感分析在內容優化中的應用有著強烈的興趣。如果這本書能深入探討如何利用情感數據指導文案的創作、視頻剪輯的節奏把控，甚至是在用戶體驗（UX）設計中的情感映射，那就太符閤我的需求瞭。比如，當用戶在某個界麵上停留時間過長時，係統應該捕捉到的是“睏惑”還是“深度思考”？這種細微的情緒差異如何通過界麵設計來優化？我期待書中能提供一套實用的“情感驅動設計”方法論，闡述如何將自然語言處理的結果無縫集成到産品設計流程中。我希望它能迴答這樣一個問題：如何通過技術手段，讓數字交互不僅僅是高效的，更是“有溫度”的。如果內容能夠兼顧理論的嚴謹性與實操的可行性，為非純算法背景的從業者提供清晰的橋梁，那麼這本書的價值將無可估量。

評分☆☆☆☆☆

對於一個對社會學和心理學交叉領域著迷的人來說，我對這本書的期待更偏嚮於對“情緒”本身的哲學和認知學探討。情感分析的終極目標難道不就是為瞭更好地理解人類的集體心理狀態嗎？我希望作者能超越單純的技術實現，去探討數據標簽的有效性和倫理邊界。例如，我們是否有權僅僅依據幾個詞語的組閤，就對一個人的真實情緒下定論？在隱私日益受到關注的今天，利用情感分析進行用戶畫像是否觸及瞭某種道德紅綫？我期待書中能有一章專門討論這些前沿的倫理睏境和未來趨勢，比如情感計算如何與腦科學、行為經濟學相結閤。如果這本書能夠提供一個更廣闊的視角，引導讀者思考技術背後的“人”的意義，而不是僅僅停留在如何訓練一個準確率更高的模型上，那麼它將超越一本技術書籍的範疇，成為一本富有啓發性的思想讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本關於“情感分析：挖掘觀點、情感和情緒”的書籍，我期待它能為我打開一扇通往數字世界深層理解的大門。我希望它不僅僅停留在技術層麵的介紹，而是能深入剖析如何在海量文本數據中，精準地捕捉到人類微妙的情感波動。想象一下，當我們瀏覽社交媒體、閱讀海量評論時，那些字裏行間隱藏的喜悅、憤怒、失望或支持，究竟是如何被算法識彆並量化的。我尤其關注那些先進的NLP模型，比如BERT、GPT係列，它們是如何通過上下文理解來區分“我愛這個産品”和“我討厭這個産品”中“愛”與“恨”的細微差異的。這本書若能提供一些實際的案例分析，比如在市場營銷、輿情監控乃至客戶服務中的應用實例，那就太棒瞭。我渴望看到，那些看似冰冷的代碼和數學公式，是如何轉化為對人類心理活動的深刻洞察，真正實現“讓機器讀懂人心”的宏偉目標。如果書中能涵蓋跨語言、跨文化的情感差異處理，那無疑會大大增加其專業價值。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這本書時，首先被它“計算機與互聯網”這個分類吸引瞭。我更傾嚮於從工程實現的視角來審視情感分析。我更想知道的是，背後的數據預處理流程到底有多復雜？如何構建一個高效、魯棒的標注數據集？尤其是在處理帶有諷刺、反問或復閤情感的句子時，傳統的基於詞典的方法已經顯得力不從心，那麼現代的深度學習框架是如何解決這些“灰色地帶”問題的？我期待書中能有詳盡的架構圖和僞代碼，展示如何將一個文本輸入流轉化為一個可量化的情感分數。對於模型的優化、超參數的選擇以及在資源受限情況下如何部署這些模型，也是我非常感興趣的部分。如果能涉及到模型的可解釋性（Explainability），解釋為什麼模型會給齣某個情感判斷，那就更具實踐指導意義瞭，畢竟在許多關鍵決策中，“為什麼”和“是什麼”同等重要。這本書如果能像一本高級工程師的實踐手冊，而非理論綜述，我會非常滿意。