情感分析是从给定文本中提取情绪和情感。这可以让企业了解信息背后隐藏的深层含义。但是，情感分析究竟是如何工作的，您的企业是否应该使用情感分析呢？
在深入探讨情感分析的工作原理之前，让我们先来看看情感分析在正确的方法下有多么强大。
我们都还记得耐克公司的科林-卡佩尼克宣传活动吧？那个在感恩节期间引起争论，并可能导致许多友谊破裂的活动？
如果你还不知道，下面就来简单回顾一下。
2018 年，耐克推出了以科林-卡佩尼克（Colin Kaepernick）为主角的营销活动，这个在一些人看来颇具争议的人物引发了全国范围内的社交媒体风暴。
在耐克宣布卡佩尼克广告之前的 12 个月里、 耐克公司的平均净正面情绪值为 26.7% 在社交媒体上。然而，耐克的净情绪在公告发布后急剧下降至-4.7%。
如果你是耐克公司的营销负责人，你会立即停止这项活动，对吗？那他们为什么不呢？
尽管表面上看似负面，但耐克公司报告说 销售额增加 31% 爆炸 品牌提及次数 2 677%.
耐克通过情感分析意识到，在这股负面情绪的浪潮之下，还有一些未被报道的正面情绪，这些正面情绪来自他们的目标客户--对他们至关重要的消费者。耐克接受了这场赌博，继续投放广告，结果不言而喻。
情感分析又称意见挖掘，是指从文本中提取情绪（高兴、愤怒）、意图（询问、抱怨、意见等）和积极性（消极、中性、积极）。
情感分析的常见用途包括声誉管理、社交媒体监测、市场研究和客户反馈分析。情感分析也是自然语言处理（NLP）的一个子集--利用人工智能和计算机来研究语言学。
情感分析、文本分析和自然语言处理（NLP）这些术语经常被放在一起使用。虽然这些都是数据科学中的相关术语，而且可能具有相同的实际应用，但它们的含义并不相同。
情感分析:如前所述，情感分析是指通过机器算法对文本进行情感评分（正面、负面或中性）。情感分析也被称为意见挖掘。
文本分析:文本分析也称为文本挖掘，是指分析非结构化数据并从中提取信息，如生成词云。由于性质相似，文本分析通常与情感分析同时进行。
自然语言处理（NLP）： 自然语言处理是计算机科学的一个领域，主要研究如何利用计算机分析人类语言。您可以将自然语言处理视为情感分析和文本分析的超集。
情感分析主要有五种类型，每种类型都侧重于数据集的不同方面：
情绪检测旨在通过给定文本中的词语识别情绪，例如 快乐、失望、愤怒和恐惧.
有几种方法可以检测文本中的情感。最常见的是识别关键词，并根据词库（单词及其相关情感的列表）为关键词赋予情感。
基于方面的情感分析（ABSA）又称基于特征的情感分析，是在数据集中识别预先确定的方面及其相关情感的过程。
这些方面因组织而异，最常见的是价格、包装、设计、用户体验和客户服务。
ABSA 最常用于产品和服务评论，以确定客户最喜欢或最不喜欢的功能。然后，企业就可以找出产品和服务中需要改进的具体方面。
细粒度情感分析将句子分解成若干部分，并从这些部分中提取情感。然后将情感分为五个极性类别：非常正面、正面、中性、负面、非常负面。
极性精确度在解释客户反馈评级表时非常重要。例如，在 1-5 星评级表中，1 表示非常负面，而 5 表示非常正面。在 1-10 分的评分表中，1-2 分是非常负面的，而 9-10 分则是非常正面的。
粗粒度情感分析与细粒度情感分析类似。但是，粗粒度情感分析与细粒度情感分析不同，因为它是从整个文档或句子中提取情感，而不是将句子分解成不同的部分。
粗粒度情感分析只将情感分为三个极性类别：积极、中性和消极。
多语言情感分析可让您从非英语文本中收集数据，而无需翻译。在多语言分析中依赖翻译可能很方便，但并不可靠，因为语义和词典等语言细微差别可能会混淆。
这很容易忘记，但只有 全世界有 17% 人口讲英语和 英语仅占互联网用户的 25.9%.多语种情感分析可让您利用缺失的大多数情感，为您的业务创造最大价值。
意图分析不是识别情感，而是研究文本线索，以了解 用心 并将它们归入预先确定的标签。这些标签在很大程度上取决于您的业务需求，并不是放之四海而皆准的。
例如，社交媒体信息的意图分类器可分为 建议, 询问, 意见, 反馈, 和 市场营销.而更适合分析客户反馈的标签包括 有兴趣, 无私, 订阅和 取消订阅.
情感分析混合使用自然语言处理 (NLP) 技术、统计学和机器学习方法，自动确定文本中的情感及其极性。.
最常见的情感分析模型包括基于规则的模型、机器学习模型和混合模型。
在基于规则的方法中，算法根据人工创建的一套规则或词典（单词及其相关情感的列表）来分配和计算文本的情感分数。
列表中已经列出了相应的情感分数，分别为负面分数（......可怕的, 可怕, 坏的)和正(好, 真棒, 讨人喜欢)词。然后，该算法会识别出极化词，并总结出整体情感，通常以-1 到+1 的比例进行计算。
一个好的情感分析模型在使用基于词典的方法时，应考虑到每个子文本对句子级文本中感知强度的影响。有 5 个因素会影响句子的极性：
标点符号即感叹号（！），在不改变语义方向的情况下增加了强度的大小。
资本化具体地说，在存在其他非大写单词的情况下使用 ALL-CAPS 来强调与情感相关的单词，可以在不影响语义取向的情况下增加情感强度。
学位修改器 (也称强化词、助推词或程度副词）通过增加或减少强度来影响情感强度。例如"天气非常热。
连线导致的极性移动对比连词 "但是 "表示情感极性的变化，连词后的文本情感占主导地位。例如"天气很热，但还能忍受 "的感情色彩不一，后半部分决定了整体评价。
捕捉极性否定 通过检查含感情色彩的词性特征前 3 个词项的连续序列，我们可以捕捉到近 90% 的否定句子，这些否定句子会翻转文本的极性。例如，否定句是 "天气其实并不热"。
最初的人力投入： 从零开始建立一个基于规则的情感分析引擎是非常困难的。英语中有成千上万个单词，更不用说为多语言情感分析引擎开发词典了。
同意极性的主观性： 对单词情感的不同看法也会影响最终结果。例如，如果另一位研究人员给 残暴 就像对 坏的总体情感得分应该是多少？
无法检测上下文： 基于规则的情感方法可能无法检测到讽刺和上下文。例如 "那个杰克是领队？我相信他会做得很好，不会把事情搞砸的😂😂😂"。 "尽管是一个讽刺性的负面侮辱，却可能产生积极的情感得分。
在机器学习方法中，情感分析引擎经过训练，可以自动对文本数据进行正确的标记分类。训练（有监督和无监督机器学习）通常是通过向引擎输入大量预标记文本数据来完成的。
通过不断输入预先标记的示例，机器可以像人类一样学习语言学，并准确预测未来数据集的标记（例如："......"）、 那首歌太亮了 lol -> positive)
投入时间和资源： 训练机器学习算法以达到令人满意的准确度需要很长时间。获取足够的数据集为引擎提供数据也可能耗资巨大。
容易出错： 机器学习系统也可能不准确，比如当输入的数据集有偏差或不准确时。
混合方法结合了机器学习和基于规则的情感分析，能产生更准确的结果。不过，使用混合方法的模型涉及的前期资本和维护成本最高。
自 20 世纪 90 年代互联网出现以来，消费者和社交媒体平台不断发展，与我们的日常生活日益紧密地联系在一起。随着 预计到 2023 年，互联网用户数量将增至 53 亿人 (6% 年复合增长率），就不能忽视在线数据的巨大价值。
企业也不能忽视社交媒体对消费者购买决策的影响。根据 全球网络索引在拥有社交媒体账户的人群中，54% 的人利用社交媒体研究产品。
此外，社交媒体用户和意见领袖也对品牌、政治和人权问题发表意见。这些用户生成的内容对消费者的行为产生了重大影响，因为 客户对口碑的依赖程度高于广告信息.
通过情感分析，企业可以不再被动地对公众舆论做出反应，而是采取积极主动的措施，塑造公众对其品牌的普遍情感。情感分析可以让企业发现 什么 消费者在说什么，以及 内涵 这些信息的背后。
通过情感分析工具，您只需轻轻一点，就能分析成千上万（甚至上百万）的在线文本。企业主无需查看单条推文或 Facebook 帖子，就能立即了解消费者对其品牌的看法。
此外，情感分析是自动进行的，可节省人力成本和收集数据的时间。
情感分析超越了 什么 客户在说什么，他们能深入了解 为什么 客户有这些意见。通过挖掘意见的意图和极性，企业可以发现他们可能从未意识到的需要改进的地方。
情感分析还能让您做出有数据支持的决定，从而做出更明智的决策。如果没有可靠的数据作为决策依据，您就会盲目决策，最终浪费时间和金钱。
情感分析为实时营销提供了大量机会--即自发制作的营销信息。通过实时向您报告数据，情感分析使您能够利用趋势事件，甚至在其发展成为重大问题之前管理公关危机。
情感分析还可以大规模分析大量非结构化数据，例如评论、信息、图片甚至视频。您甚至可以将某些情感分析 API 与客户关系管理 (CRM) 软件集成，实时从客户反馈中挖掘意见。
从本质上讲，情感分析就是找出人们对某一特定主题的感受。这项技术可应用于企业、非政府组织、政党甚至国家。毕竟，了解人们的内心情感可以让研究人员更好地了解他们的需求。
社交聆听指的是监测社交媒体上对某一品牌或与贵公司相关的话题的提及。情感分析不是收集大量提及贵公司业务的社交媒体帖子，而是更进一步，突出以下内容 为什么 他们发表了这些评论。
您还可以对竞争对手进行意见挖掘，了解人们对其品牌及其产品和服务的看法。此外，所有这些分析都是实时进行的，让您可以实施更加灵活的营销策略。
您可以将情感分析应用程序接口与 Twitter 相集成，以挖掘有关特定主题的意见。在 Abdur Rasool 等人的这项研究中，通过挖掘 Twitter 上的文本，对阿迪达斯和耐克进行了机器学习情感分析。在进行比较之前，使用机器学习技术计算了它们的总体情感得分。
结果显示，耐克和阿迪达斯的情绪分布相似--总体情绪积极，大部分情绪中立。不过，阿迪达斯的正面情绪略高于耐克（27.2% 对 24.5%）。这可能是个好兆头，也可能是个坏兆头，这取决于你在哪家公司工作。
根据情感分析工具的不同，您可以找出具有中性和负面情感的用户，将他们转化为积极的品牌大使。总之，情感分析可为您提供信息，帮助您做出明智决策，提升品牌形象。
根据贵公司的规模，可能有数百甚至 数千 每天都有大量的社交媒体提及您的品牌。其中有些可能是质疑、投诉或其他负面信息。
缺乏社交媒体参与或参与缓慢可能会导致忠诚客户流失，并影响客户的终身价值。更糟糕的是，他们可能会传播负面口碑，阻止其他人向您购买。
如果出现这样的公关危机，情感分析工具将帮助您在危机扩大之前对其进行管理。
2014 年，Expedia Canada 推出了"逃离寒冬：恐惧 "圣诞广告.故事中，一位父亲被外面的暴风雪吓坏了，他以为是暴风雪，其实是女儿练习小提琴时发出的刺耳声音。
在播出几次后，这令人生厌的大声和走调的尖叫声让人难以忍受。这则广告甚至在世界青少年冰球锦标赛期间播放，但反响并不好。
许多加拿大人涌向社交媒体，以 批评该广告糟糕的声音选择有评论甚至说"最糟糕的广告，它被过度播放，变得令人讨厌，我可能不会再使用 expedia，只因为这个广告太讨厌了。"
Expedia Canada 立即对负面情绪做出回应，停止了这则广告，并发布了两则续集。其中一个续集是同一个父亲把小提琴扔出家门。在另一个续集中，Expedia 邀请了一位对第一个广告发表评论的真实社交媒体用户将小提琴砸成碎片。
正如 Expedia Canada 所展示的那样，情感分析可以将令人尴尬的事故或公关危机转化为营销机会，从而提高品牌知名度。
定性研究是一种 市场调查 定性研究侧重于获取主观信息。与定量研究不同，定性数据收集的是不可量化的数据，如对研究对象的意见、态度和看法。
任何市场调研的一个主要部分都涉及转录访谈数据，以便进行进一步分析。由于重点在于主观意见，因此所给出的答案可能相当冗长。
即使是小型企业的市场调研，也可能需要分析几十个定性数据集。假设您采访了 50 位参与者，每次采访持续 30 分钟，那么您需要查看 25 个小时的录音。
情感分析通过分析数据集和大规模生成情感评分来加快这一过程。Speak 的洞察力仪表板还能从任何市场调研中生成流行的关键词和主题，从而了解需要关注的关键领域。
这样，您就可以快速确定可能需要改进的关键领域。为了进行更精确的分析，Speak 的仪表板还可以报告单个句子的情感，让您可以专注于可能需要改进的特定领域。
词云是根据频率和相关性突出显示文本段落中最重要的单词、主题和短语的好方法。从文本数据中生成词云，创建易于理解的可视化细分，以便进行更深入的分析。试试我们的 免费词云生成器 今天，您就可以从数据中自动获得可视化见解。
稳健的客户服务对任何企业来说都势在必行。根据 推特, 用户希望品牌在一小时内做出回应.一个小时的时间太短，根本无法处理大量客户的询问，更不用说他们是在非营业时间提出的询问。
此外 在社交媒体上回答投诉可增加多达 25% 的客户拥护度.
客户关系管理 (CRM) 软件可让您立即回复客户的询问。与情感分析 API 搭配使用时，您可以大规模分析客户互动，并确定客户对您的产品和服务的感受。
情感分析还能揭示产品和服务中未被注意到的问题。通过基于方面的情感分析，您可以确定哪些功能需要改进或维护。
总之，产品是营销组合中最重要的元素，而情感分析有助于将产品质量提升到更高水平。
Adobe 是一套深受全球创意人士喜爱的软件。它的一些著名工具包括 Adobe XD（用户界面/用户体验设计）、Adobe Photoshop（图形编辑器）和 Adobe Lightroom（照片编辑器）。Adobe XD 的 Twitter 客户服务尤其令人印象深刻，以至于 推特在其博客上对他们进行了表扬.
Adobe XD（以及其他 Adobe Twitter 账户）通过积极主动地回应客户的询问，成功地在 Twitter 上创建了一个紧密联系的创意社区。
例如 @AdobeXD 拥有近 12 万粉丝，数量惊人，但与 Adobe 的其他 Twitter 账户相比仍相形见绌、 @Lightroom (180 万粉丝）和 @Photoshop (320 万粉丝）。
Adobe 的一般客户服务 Twitter 账户、 @AdobeCare实际上，在这种情况下，Twitter 会搜索可能与其公司相关的话题、 影印.您可能已经注意到，客户从未真正标记过 AdobeCare。
不过，通过积极的情感分析和社交聆听软件，AdobeCare 能够以惊人的速度回应客户的询问。
例如，在社交媒体影响者凯莉-詹娜发布这条推文后，SNAP 的股价下跌了 71TP3，市值损失了 $13 亿美元。当时，凯莉-詹娜拥有 3,900 万粉丝，难怪一条推文会对市场情绪和股价产生如此重大的影响。
情绪分析软件会立即报告情绪的突然下降，为投资者提供足够的时间在价格进一步暴跌之前卖出股票。
政治家和政府机构经常使用情感分析来挖掘公众、选民甚至竞争对手的意见。通过情感分析，您可以立即从数百万公民中提取痛点并加以解决，从而获得政治支持。
作为巴拉克-奥巴马总统 2012 年连任竞选活动的一部分，"奥巴马支持美国 "组织利用情感分析工具来 从竞选网站上挖掘 570 万条信息.该算法标记了来自查询的单词，如 轮询 或 捐款 基于预先给定的词库（为任何给定词赋予情感的列表）。
2018 年，东盟（东南亚国家联盟）成员国马来西亚举行了第 14 届大选。执政党一直是由右翼和中间派政党组成的主要联盟 "国民阵线"（Barisan Nasional）。
然而，民联（中左翼政党联盟）奇迹般地赢得了第 14 届大选，并以压倒性优势击败了国阵。人们喜忧参半，因为这将是 61 年来马来西亚首次由另一个政党执政。
几位研究人员 基于 Naive Bayes 方法（一种概率方法）对公民对新执政党的接受程度进行了情感分析。这些研究人员提取了一个月的推文和相关标签，然后计算了总体情感。
结果显示，公众对民联的看法是：30% 积极，41% 中性，29% 消极--勉强算是积极。
新政府在上任 100 天后迅速开展工作，并再次分析了公众情绪。经过 调查了 487 000 名受访者结果表明，公众的情绪 "积极多于消极"，消极情绪倾向于交通和腐败。
因此，情感分析不仅为企业，也为政府创造了更好地满足人民需求的机会。如果没有情感分析，您可能会忽视潜在的问题，从而失去收入、公众支持或其他与您的组织相关的指标。
说到情感分析工具，您有三种选择：自己制作、购买现成的软件或让供应商定制。无论如何，在选择情感分析工具之前，您都应该问自己几个问题。
首先是 算法应该有多复杂？ 情感分析软件有多种类型，每种软件都使用不同的技术来分析文本。更先进的工具可以更准确地识别讽刺、表情符号和其他语言上的细微差别，但成本较高。
下一个 你有试用机会吗？ 在企业中实施情感分析的最佳方法是亲自尝试。不同的情感分析模型具有不同的准确性，而且可能无法针对您的特定需求进行培训。
另外，问问自己 情感分析工具是否符合您的项目范围和预算。 全面的情感分析软件需要较高的初始资本和维护成本。无论是分析推文还是客户反馈，都要选择适合自己业务目标的解决方案，以最大限度地提高投资回报率。
最后 是否有任何增值服务？ 有效的情感分析软件应结合各种文本分析工具，对文本数据进行更全面的分析。还应该有 情感分析 API 您可以将其集成到您的客户关系管理或其他 营销软件 在你的堆栈中。
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有许多预制的情感分析引擎（如 说通常采用 SaaS（软件即服务）的形式。）另一方面，您也可以使用开源库并按照下面的教程构建自己的情感分析解决方案。
决定购买还是构建情感分析工具主要涉及 成本、专业知识和时间.
购买情感分析解决方案可以节省时间，而且不需要计算机科学知识。这些预先训练好的模型通常与 Twitter、Slack、Trello 等流行的第三方应用程序和其他 Zapier 整合在一起。此外，您不需要维护这些情感分析引擎，因为供应商会帮您维护。
另一方面，建立自己的情感分析模型可以让您根据自己的需要进行定制。如果您有时间和精力，可以利用在线资源自学，从零开始建立情感分析模型。
如果您想构建自己的情感分析解决方案，或者只是想了解更多相关信息，我们在下面提供了有用的资源和教程。
优点
✅ 更便宜
✅ 省时省力
✅ 与 API 和 Zapier 集成
✅ 您不需要数据科学或编码知识
缺点
❌ 可能不适合您的具体需求
优点
✅ 根据您的项目范围和目标量身定制
✅ 可自行建立简单的情感分析模型
缺点
❌ 建设和训练引擎需要时间
❌ 涉及前期投资和维护成本
情感分析概述了人们对某一主题的看法。然而，情感分析并不完美，存在一些局限性。情感分析的主要局限有
情感分析中的 "极性 "一词指的是单词或句子的正面、负面或中性程度。很容易将极性词划分为褒义词或贬义词。例如 好 表示积极情绪，而 坏的 表示负面情绪。
但是，在决定一个词或一个句子的肯定程度时，问题就出现了。例如，"食物太难吃了"和"食物极其糟糕"都明显表示负面情绪，但具体的情绪分值由分析模型和人工标注者主观决定。
总的来说，由于情感是主观的，不同的人可能会给同一个句子打不同的情感分。
人们是在一定的语境中表达观点的，如果去掉语境，就会改变话语的含义。这些语境包括使用同义词、讽刺和挖苦性评论、备忘录，甚至表情符号。
例如，"你为什么现在才这样做？😠😠" 显然表明了负面情绪。然而，如果这条评论后面跟了另一条信息"......"，这种情绪就会完全改变。那个垃圾早该得到报应了，笑死我了".
这条后续信息提供了更多的背景信息，完全改变了前一句话。突然间，它不再是对延误的负面抱怨，而是对某人终于为自己的行为受到惩罚的庆祝。
许多情感分析模型的工作原理是根据预先确定的列表为特定词语分配情感分数。但是，一个句子不包含任何情感词并不意味着它不表达情感，反之亦然。
例如，"红米的人告诉我，如果我想要一部真正的智能手机，就应该买 iPhone，而不是安卓手机"。 不包含任何极化词，可能产生中性情感评分。然而，该句子明显表明了对安卓手机的负面情绪。
您必须训练机器学习情感分析模型，以正确识别讽刺、上下文和其他情感分析难题。在训练过程中，需要向引擎输入大量文本文档，以便像人类一样不断改进和学习。
缺点是这种算法需要很长时间和大量的输入才能达到人类水平的准确性。输入机器的数据集中的任何错误或不准确也会导致机器学习不良习惯，从而产生不准确的情感评分。
各种文化都有自己的方言，甚至还有次方言，每种方言都包含含义略有不同的类似词语。如果不了解这些细微差别，解读情感就会导致分析不准确。
例如，"你想去吗，伙计？如果在美国说"......"，那就是挑衅，但如果在其他地方问，那就是关于旅行的一个无辜问题。
仅 2021 年 梅里亚姆-韦伯斯特 在英语词典中增加了 520 多个单词。其中许多词（如 FTW、TBH、amirite）源自网络文化。其他词语的定义也有所调整。
例如，"突破性进展"既可能指突然发现（积极情绪），也可能指完全接种过疫苗的人感染了病毒（消极情绪）。
自古以来，科学家和学者都对语言学情有独钟。由于他们致力于研究了解 为什么 一个人说了什么，科学和消费者行为学就会取得许多进步。
世界正在经历 第四次工业革命 其中，人工智能、大数据和机器学习将占据主导地位。这种快速发展的机器技术将影响医疗、法律、营销等各个行业。
此外、 语音到文本 随着谷歌和亚马逊的带头使用，这种技术正变得越来越普遍。事实上，一项研究预测 半数智能手机用户将使用语音搜索技术.
对于任何组织而言，语音和书面文本都是至关重要的数据。更具体地说，了解 意图 口语或书面文字背后的信息对一个组织的生存越来越重要。
因此，随着企业争先恐后地深入了解客户，并开发出更好的产品来满足他们的需求，对情感分析工具的需求将会增加。问题是，您是否也会在业务中利用情感分析，还是会被竞争对手甩在身后？
情感分析是一个经过深入研究的课题，有许多期刊论文、书籍和在线资源可供您学习。如果您想建立自己的情感分析模型，或者只是想了解更多信息，我们在下文中为您整理了一些有用的资源。
开发情感分析模型需要使用 Python、Javascript 或 R - NLP 和机器学习中最常用的编程语言。关于哪种语言更好，一直存在争论，但 我们建议使用 如果您是初学者，请使用 Python。
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使用 Google Colab 的 Python NLTK - 本视频教程教您使用 Google Colab 创建 Naive Bayes 情感分析算法。谷歌的这一平台允许任何人在浏览器上编写代码。
使用 Google Colab 进行推特情感分析 - 本教程将向您展示如何创建一个情感分析模型，专门用于从推文中挖掘观点。
使用 Tensorflow 和 Google Colab 进行情感分析 - 本视频教程提供了从零开始构建情感分析模型的详细步骤指导。使用的 Python 库是 张力流是机器学习和深度学习框架中的一个常用库。
使用 Node.js 构建情感分析应用程序 - 本教程通俗易懂、循序渐进，提供可复制粘贴的代码，以简化开发过程。
Kaggle 如何用 R 进行情感分析 - Kaggle 是一个数据科学家在线社区，提供相关数据集、竞赛、课程和活跃的论坛。
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还好、 Kaggle 有一个公开可用的情感词典 于 81 种语言。 Kaggle 是一个程序员社区，包含许多有用的编码、NLP 和机器学习资源。
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VADER： VADER（Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning）是一个基于规则的词典，专门用于社交媒体信息的情感推理。数据科学家们喜欢 VADER，因为它的准确性甚至不亚于 比人类评分员更准确.
TextBlob： 文本球 是一个用于处理文本数据的 Python（2 和 3）库，其 API 可用于执行常见的 NLP 任务，如标记、名词短语提取、分类、翻译等。
SentiWordNet： SentiWordNet 是一个词库，基于 词汇网是一个包含大量英语单词语义关系的数据库。 假名, 同义词)，然后再分配一个表示情感的数字分数。
如果您想进一步深入了解情感分析和自然语言处理领域，我们建议您从阅读" "开始。情感分析：挖掘观点、情绪和情感"，作者刘兵。
刘兵是一位杰出的计算机科学教授，经常发表有关情感分析、自然语言处理、机器学习和数据挖掘的学术论文。
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