情感分析是一种分类数字文本中的观点或情绪的自然语言处理方法。情感分析通常用于分析客户反馈、监控社交媒体和执行市场研究，以自动分析大量文本。
情感分析涉及应用高级计算方法从文本数据中识别和提取主观信息。情感分析利用机器学习算法、基于规则的方法或结合利用两者将文本分类为积极、消极或中性等情绪类别。
通过分析语言特征、上下文语义和语法结构，情感分析能够深入地了解大量数据集中的观点。因此，情感分析在理解语义细微差别和在数据丰富的环境中自动解释人类情绪方面非常有效。
情感分析首先从数据源（如社交媒体、评论或调查）收集文本输入。情感分析的两个关键步骤是准备数据以确保它适合对数据中的情绪进行分析和分类。选择合适的分类器取决于数据和所需的灵活性。
情感分析的关键步骤。
情感分析的挑战
几项挑战使得文本数据中情绪的准确解释和分类变得复杂。一个重要的挑战是自然语言固有的歧义性和多样性。文本数据可能包含讽刺、反讽或俚语表达，算法很难正确解释。例如“这是一笔很棒的投资”这个短语，如果含有讥讽的意思，就有完全不同的解读。
情感分析中的另一项挑战是对领域特定的文本数据进行分类。基于通用数据集训练的情感分析分类器可能在专业领域（如工程或科学）中表现不佳。例如，机械工程师或神经学家会使用非常专业的术语。通常，预训练的情感分析分类器不太可能基于此类术语进行训练。
克服这些挑战需要使用高级 AI 模型进行情感分析，这些模型能够进行上下文理解。但即便如此，这些模型仍可能需要微调才能有效地处理领域特定的数据。
给情感分析带来挑战的文本数据示例。
用于情感分析的文本数据可能来自社交媒体、在线评论和直接的客户反馈。手动分析这些数据非常耗时且效率低下，更不用说还容易出错。情感分析通过使用自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 方法对大量文本数据中表达的情绪进行自动解释和分类，从而实现自动化处理。
这一自动化流程不仅加快了数据分析的速度，还使企业能够更好、更早地作出决策。例如，他们可以从产品或功能推出的那一刻起跟踪用户情绪，以快速高效地决定产品的将来方向。
用于情感分析的文本数据可能来自社交媒体、在线评论和直接的客户反馈。
情感分析的示例
各行各业的组织在许多应用中使用情感分析，包括：
- 交易策略：从金融新闻文章和社交媒体中判断市场情绪，为投资决策提供信息依据。通过了解市场情绪，交易者可以预测市场走势，并相应地调整策略。
- 市场调查：分析消费者评论和社交媒体帖子，了解公众对品牌或产品的看法。这使得公司能够根据消费者情绪调整营销策略，改进产品。
- 健康研究：评估健康相关文本（如患者评论、社交媒体帖子或医学论坛）中表达的情绪基调和观点。这种分析有助于医疗组织了解公众对医疗保健服务、治疗和卫生政策的看法，使他们能够识别趋势，改进患者护理，并根据真实的反馈调整公共卫生策略。
- 用户见解：通过分析调查和支持工单的反馈来确定客户满意度级别。这有助于企业解决客户关注的特定问题，提高整体服务质量。
- 社交媒体监控：跟踪社交媒体平台上的品牌提及率，了解对公司及其产品的总体情绪。这使得公司能够有效地与其受众交互，并主动管理其在线形象。
情感分析用例的示例。
情感分析给公司带来的好处
企业正在迅速采用情感分析，因为它使它们能够：
- 加强产品和服务开发：情感分析系统使公司能够根据真实而具体的客户反馈来改进其产品。AI 技术可以识别与消极情绪相关的真实实体。
- 扩展分析工作：企业不断从大量非结构化数据（如电子邮件、聊天机器人交互、调查、CRM 记录和产品评论）中提取深入信息。基于云的情感分析工具使公司能够以经济高效的方式从文本数据中高效地提取客户情绪信息。
- 获得实时深入信息：在当今快速发展的市场环境中，企业必须快速应对潜在危机或新兴趋势。营销人员依靠情感分析软件来实时衡量客户对其品牌、产品和服务的情绪，从而根据这些深入信息立即采取行动。
情感分析给工程师带来的好处
通过利用情感分析，工程师可以提高产品质量，提升用户满意度，并为工程的整体成功作出贡献。好处包括：
- 增强用户反馈分析：情感分析使工程师能够自动处理和解释大量用户反馈，识别关于产品或功能的主流情绪。这有助于将重点放在需要立即关注的领域（例如 Bug 修复或功能增强）来确定各项开发工作的优先级。
- 改进产品开发：通过了解客户情绪，工程师可以就产品设计和功能优先级作出明智的决策。从情感分析中获得的深入信息可以指导开发过程，确保新功能符合用户期望和市场需求。
- 数据驱动的决策：利用情感分析，工程师可以从文本数据中获得可操作的深入信息，从而支持数据驱动的决策过程。通过了解情绪趋势，工程师可以更好地制定产品路线图和开发周期。
- 竞争优势：通过分析情绪数据，工程师可以识别能提供竞争优势的趋势和模式。了解用户如何看待竞争产品可以为策略改进和创新提供信息，从而在市场中更合理地定位产品来获得竞争优势。
- 资源优化：自动情感分析通过强调产品或服务的哪些方面对用户最重要，帮助工程师更高效地分配资源。这可以确保时间和精力花在对用户满意度影响最大的地方。
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情感分析的关键步骤是数据准备和对数据中的情绪进行分类。情感分析分类器可以是基于规则的系统或机器学习模型。
情感分析的数据准备
情感分析的数据准备步骤。
当您的数据转换为合适的结构化格式后，您必须选择能够准确预测情绪的分类器。
基于规则的情感分析
在基于规则的情感分析中，算法基于一组预定义的规则和词典自动标注输入数据。这种方法依赖评估某些字词或短语的出现情况。这些字词或短语通常在情绪词典中进行分类，情绪词典是用其相关联的情绪极性（积极、消极或中性）进行注解的字词列表。分析涉及解析文本以识别这些字词，并应用语法规则来解释否定、强化和其他可以更改情绪的装饰语。
虽然基于规则的系统易于理解和实现，但它们通常缺乏处理复杂语言构造的灵活性和细微差别，例如讽刺或上下文相关的表达；与基于 AI 的方法相比，这可能会削弱其准确度。尽管存在这些限制，基于规则的情感分析在语言相对可预测且良好定义的特定任务中有效。
基于规则的情感分析示例，根据一组预定义的规则对句子中的情绪进行分类。
使用 AI 进行情感分析
对于情感分析，AI 模型通常比基于规则的系统更准确。AI 模型可以处理大型文本数据集，并学习数据中不同的显式和隐式模式。情感分析模型是使用有监督学习算法构建的。
类似于其他分类器，例如用于图像数据的分类器，情感分析模型使用足够大的数据集和对应的标签进行训练。模型在经过训练后可用于分类。在推断阶段，模型预测其输入的正确标签。
使用 AI 的情感分析和图像分类的训练阶段和推断阶段的过程比较。
用于情感分析的 AI 模型的类型
传统的机器学习模型，如决策树和支持向量机 (SVM)，依赖特征提取方法（如词袋）将文本转换为数字表示。这些模型基于带标签的数据集进行训练，以学习与不同情绪类相关联的模式。尽管其计算效率很高并且可解释，但其性能取决于特征工程的质量，并且它们可能难以捕获复杂的语言细微差别和上下文。
深度学习模型提供一种更复杂的理解语言的方法。循环神经网络 (RNN) 及其变体（如长短期记忆 (LSTM) 网络）可以处理顺序数据，使其适合学习文本数据中的长期相关性。卷积神经网络 (CNN) 也可以与词嵌入（如 word2vec）结合以用于情感分析。
一种特殊类型的深度学习模型是变换器模型。在 NLP 中引入变换器模型，如 BERT（变换器的双向编码器表示），极大地提高了情感分析能力。
用于情感分析的 AI 模型在预测能力、复杂性和训练数据量方面的比较。
使用 LLM 进行情感分析
大型语言模型 (LLM)，例如 GPT 模型，有一个底层变换器架构。变换器模型可以捕获人类语言中单词之间的复杂关系和细微差别。这些模型的计算量很大，需要大型训练数据集，但能够为情感分析提供最大的准确度和灵活性。
LLM 可以针对情感分析任务进行微调。微调涉及针对特定任务调节预训练模型。这种方法支持使用较小的数据集来重新训练大型模型，同时仍实现高准确性。例如，您可以向 BERT 模型添加额外的层，并使用较小的数据集重新训练以执行情感分析。
微调 BERT 模型以进行情感分析。
借助 MATLAB®、Text Analytics Toolbox™ 和 Deep Learning Toolbox™，您可以使用内置工具和利用 LLM 为各种应用执行情感分析。
数据准备
使用词云和散点图，您可以可视化文本数据、模型和情感分析结果。
使用说明词频的词云可视化积极和消极字词。（请参阅 MATLAB 代码。）
基于规则的情感分析
您可以使用内置函数 vaderSentimentScores 和 ratioSentimentScores 分析文本来进行情感分析。这些函数基于由 VADER 情绪词典给出的组合词的情绪得分来计算句子的情绪得分。您还可以生成特定于领域的词典（通过使用词嵌入来捕获字词的语义细节）和自定义情感分析模型（例如，用于英语以外语言的情感分析）。
使用 AI 进行情感分析
您可以训练多种类型的机器学习模型进行情感分析。例如，您可以用几行 MATLAB 代码创建和训练 LSTM。您也可以使用预训练的 BERT 模型，这是一种变换器神经网络，可以针对许多 NLP 任务（包括情感分析）进行微调。
使用 LLM 进行情感分析
大语言模型 (LLM) 与 MATLAB 储存库提供一些代码，您可以通过 MATLAB 访问 LLM 并与之交互。您可以将 MATLAB 连接到 OpenAI® Chat Completions API（支持 ChatGPT™）、Ollama™（用于本地 LLM）和 Azure® OpenAI 服务。
示例：使用 GPT 模型执行情感分析
指定系统提示。系统提示告诉助手如何操作，在本例中是作为情感分析器。它还为系统提供关于如何执行情感分析的简单示例。
systemPrompt = "您是一名情感分析师。您会看句子，输出 "+...
" 一个将句子分为 '肯定' 或 '否定' 的词。"+...
"示例：\n"+...
"此项目彻底失败。\n"+...
"消极 \n\n"+...
"团队提前成功完成项目。"+...
"积极 \n\n"+...
"他的态度让团队感到非常沮丧。\n"+...
"消极 \n\n";
通过传递系统提示来初始化 OpenAI 聊天对象。
chat = openAIChat(systemPrompt,ApiKey=my_key);
通过传递用于分类的新句子来生成响应。
text = generate(chat,"团队感到非常振奋。") text = "积极"
情感分析是一种自然语言处理技术，用于对数字文本中的观点或情绪进行分类，常用于分析客户反馈、监测社交媒体舆情和开展市场调研。
情感分析涉及收集和准备文本数据，然后使用计算模型识别所表达的观点或情绪。它采用基于规则的方法、传统机器学习或深度学习方法，或大型语言模型 (LLM)，来分析词语、上下文和句子结构。
情感分析的主要挑战包括解读讽刺、反语和惯用表达，以及处理传统方法可能无法准确分类的领域特定术语。大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 通过利用上下文理解和语义推理，克服了许多这些挑战，使对微妙语言的解释更准确，并更好地适应领域特定文本。
基于规则的情感分析使用预定义规则和情感词典，通过识别正面或负面等词汇来标注文本，但在处理如讽刺或依赖上下文的表达等复杂语言结构时缺乏灵活性。
常用的传统机器学习模型包括决策树和支持向量机 (SVM)。常用的深度学习模型包括循环神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM)和卷积神经网络 (CNN)。
可以通过 Text Analytics Toolbox 在 MATLAB 中进行情感分析。该工具箱提供用于文本预处理、提取语言学/文本特征的工具，并可应用基于规则、机器学习或深度学习模型对文本数据的情感进行分类。此外，MATLAB 支持与大型语言模型 (LLM)和生成式 AI 模型的集成，使用户能够利用先进的上下文理解和语义推理进行情感分析，从而使 MATLAB 中的情感分析工作流能够更准确地处理复杂语言、歧义和领域特定文本。
企业使用情感分析来监测公众舆情、改进产品和服务，并通过将非结构化文本转化为可执行洞察来支持以数据驱动的决策。这有助于组织更有效地响应客户需求、管理品牌声誉，并识别影响业务绩效的趋势。
