「情感分析 (Sentiment Analysis)」是自然語言處理 (NLP) 領域的一個重要分支，其目標是識別和提取文本中所表達的主觀情感、態度、觀點或情緒傾向。簡單來說，情感分析試圖判斷一段文本是正面的、負面的還是中性的。
你也可以將情感分析理解為讓電腦能夠讀懂人類文字中的情緒。
情感分析的目標：情感分析的主要目標是自動化地判斷文本的情感極性。這可以應用於各種文本數據，例如：
- 產品評論： 判斷顧客對產品的評價是積極的還是消極的。
- 社交媒體帖子： 分析公眾對某個話題、品牌或事件的情緒反應。
- 電影或書籍評論： 判斷評論是讚賞還是批評。
- 新聞報導： 分析新聞報導中對某個實體的態度。
- 客戶反饋： 理解客戶服務對話或調查問卷中的情感。
情感分析的層次：
情感分析可以在不同的文本層次上進行：
- 文檔級別 (Document-level Sentiment Analysis)： 分析整個文檔（例如一篇評論、一篇文章）的情感傾向。
- 句子級別 (Sentence-level Sentiment Analysis)： 分析單個句子的情感傾向。
- 方面級別 (Aspect-level Sentiment Analysis) 或實體級別 (Entity-level Sentiment Analysis)： 分析文本中針對特定方面或實體的情感。例如，在一個手機評論中，分析用戶對手機的電池壽命、屏幕質量和相機性能的情感傾向。
情感分析的常見方法：
情感分析可以通過多種方法實現：
- 基於規則的方法 (Rule-based Approach)：
- 這種方法依賴於預定義的詞彙表（包含情感詞語及其對應的情感極性）和語法規則。 算法會分析文本中是否包含這些情感詞語，以及它們的組合方式（例如，否定詞的出現會反轉情感極性）。 優點是簡單易懂，但可能難以處理複雜的語言結構和上下文。
- 機器學習方法 (Machine Learning Approach)：
- 這種方法通常需要標註好的訓練數據（文本及其對應的情感標籤）。 常用的機器學習模型包括： 樸素貝葉斯 (Naive Bayes) 支持向量機 (Support Vector Machines, SVM) 邏輯回歸 (Logistic Regression) 決策樹和隨機森林 (Decision Trees and Random Forests) 文本通常會被轉換成詞袋模型 (Bag-of-Words)、TF-IDF 或詞嵌入等表示形式作為模型的輸入。 優點是可以自動學習複雜的模式，但需要大量的標註數據。
- 深度學習方法 (Deep Learning Approach)：
- 深度學習模型，例如： 循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNNs)，特別是 LSTM 和 GRU 卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNNs) Transformer 模型（例如 BERT、RoBERTa） 這些模型可以直接處理原始文本或詞嵌入，並能夠捕捉文本中的長距離依賴關係和更複雜的語義信息，通常在情感分析任務中表現出更高的性能。 優點是可以自動學習層次化的特徵表示，並在大型數據集上表現出色，但可能需要更多的訓練數據和計算資源。
情感分析的應用：
情感分析被廣泛應用於各種領域：
- 市場研究： 了解消費者對產品、服務或品牌的態度。
- 社交媒體監控： 追蹤公眾對某個話題或事件的情緒反應，及時發現輿情危機。
- 客戶服務： 自動分析客戶反饋，識別不滿意的客戶並優先處理。
- 金融分析： 分析新聞報導和社交媒體情緒，預測市場走勢。
- 政治分析： 了解選民對候選人或政策的看法。
- 人機交互： 使聊天機器人能夠理解用戶的情緒並做出相應的反應。
總之，情感分析是一個強大的 NLP 技術，可以幫助我們從大量的文本數據中提取有價值的情感信息，並應用於各種實際場景中。
