「意見探勘 (Opinion Mining)」是一個與情感分析密切相關的自然語言處理 (NLP) 領域，它更側重於從文本中識別、提取和總結人們對特定實體（例如產品、服務、組織、個人、事件、議題等）所表達的意見、態度、評價和情感。
你可以將意見探勘看作是情感分析的更細緻化和目標化的版本。情感分析通常旨在判斷文本的整體情感是正面、負面還是中性，而意見探勘則進一步挖掘人們對哪些具體的方面或特徵持有什麼樣的觀點。
意見探勘的目標：意見探勘的主要目標是自動化地回答以下問題：
- 意見持有者 (Opinion Holder): 誰表達了這個意見？（例如，特定的用戶、評論者）
- 目標實體 (Target Entity): 這個意見是關於什麼的？（例如，特定的產品型號、餐廳、電影）
- 意見內容 (Opinion Content): 意見的具體內容是什麼？（例如，對產品的某個特性表示喜歡或不喜歡）
- 意見情感 (Sentiment/Polarity): 意見的情感是正面的、負面的還是中性的？
- 意見強度 (Opinion Strength/Intensity): 意見的強烈程度如何？（例如，非常喜歡、稍微討厭）
- 意見時間 (Opinion Time): 這個意見是什麼時候表達的？
意見探勘與情感分析的關係：
- 情感分析可以被視為意見探勘的一個子任務，主要關注情感極性的判斷。
- 意見探勘通常包含情感分析，但更進一步地關注意見的目標和具體內容。
意見探勘的常見任務：
- 實體情感分析 (Entity Sentiment Analysis): 識別文本中提到的實體，並判斷針對這些實體的情感。
- 方面情感分析 (Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA): 識別文本中提到的實體的各個方面或特徵，並判斷針對每個方面的情感。例如，對於一部手機的評論，可能需要分析用戶對電池、屏幕、相機等不同方面的情感。
- 意見摘要 (Opinion Summarization): 從多個意見來源（例如大量的產品評論）中提取和總結人們對特定實體及其各個方面的主要觀點和情感。
- 意見領袖識別 (Opinion Leader Detection): 在社交媒體等平台中識別出對特定話題或實體具有較大影響力的用戶。
意見探勘的方法：
意見探勘可以使用與情感分析類似的方法，包括：
- 基於規則的方法： 依賴於預定義的詞彙、規則和模式來識別意見和情感。
- 機器學習方法： 使用標註的意見數據訓練分類模型來識別意見的目標、情感等。
- 深度學習方法： 使用循環神經網路、卷積神經網路和 Transformer 模型等來自動學習文本中的意見和情感表示。
意見探勘的應用：
意見探勘在許多領域都有廣泛的應用：
- 商業智能： 了解消費者對產品和服務的評價，監控競爭對手的動態。
- 品牌管理： 追蹤消費者對品牌的情感和認知，及時處理負面評價。
- 產品開發： 從用戶意見中發現產品的優缺點，指導產品改進。
- 客戶服務： 分析客戶反饋，提高客戶滿意度。
- 金融市場分析： 分析新聞報導和社交媒體情緒，預測市場趨勢。
- 政治和社會研究： 了解公眾對政治候選人、政策和社會議題的看法。
總之，意見探勘是一個重要的 NLP 領域，它致力於從文本中提取和理解人們的觀點和情感，為各種應用提供有價值的洞察。它比單純的情感分析更深入一步，關注意見的具體目標和內容。
