text: 文字情感分析是指用自然語言處理、文字挖掘以及計算機語言學等方法來識別和提取原素材中的主觀訊息。通常來說，情感分析的目的是為了找出說話者/作者在某些話題上或者針對一個文字兩極的觀點的態度。這個態度或許是他或她的個人判斷或是評估，也許是他當時的情感狀態。研究領域.文字情感分析的一個基本步驟是對文字中的某段已知文字的兩極性進行分類，這個分類可能是在不同的層級下進行。分類的作用就是判斷出此文字中表述的觀點是積極的、消極的、還是中性的情感，比如“生氣”、“悲傷”、“快樂” 等等。在文字情感分析領域，早期做出研究貢獻的有 Turney 和 Pang 他們運用了多種方法探測商品評論和電影影評的兩極觀點。此研究是建立在文件級所進行的分析。另一種文件意見的分類方式可以是多重等級的，Pang和 Snyder (among others): 延伸了早先的基礎兩極意見研究，將電影影評分類並預測為3至4星的多重級別，而 Snyder 就餐館評論做了個深度分析，從多種不同方面預測餐館的評分，比如食物、氣氛等等 。儘管在大多數統計方面的分類方式中，“中性” 類是經常被忽略的，因為“中性”類的文字經常是處於一個兩極分類的邊緣地帶，但是很多研究者指出，在每個兩極化問題當中，都應該識別出三個不同的類別。進一步的說，一些現有的分類方式 例如 Max Entropy 和 SVMs 可以證明，在分類過程中區分出“中性”類可以幫助提高分類演算法的整體準確率。實際上，之前的一些研究發現，在某些場合，例如 YouTube，中性語氣佔多數。約53.84%的觀眾對北京建築遺產旅遊影片持中立態度，約36.79%的觀眾對北京建築遺產旅遊影片持正面或強烈正面情感態度。另一種判定文字情緒的方法是利用比例換算系統。當一個詞普遍被認為跟消極、中性或是積極的情感有關聯時，將這個詞賦予一個-10到+10之中的數字級別，在使用自然語言處理來分析一個非結構化文字資料後，餘下的的概念也可以被分析來得出詞與概念的相關性。 接下來，每一個概念都可以被賦予一個分數，這個分數是基於情感詞彙和這個概念的關聯度，以及他們本身的分數而得出的。這個方法讓文字情感的理解晉升到一個更加智慧的層面，並且是基於一個11分的等級範圍的。另外一種方法是，計算出文字正向的和消極的情感力度分數， 如果研究的目的是要判定一個文字的感情，而不是總體文字集的兩極分佈或文字的力度。另一個研究方向是“主觀/客觀 識別”。這個研究通常被定義為將一個已知文字。此外， Su 也曾提到過，得到的結論在很大程度上依賴於註釋文字時對“主觀”的定義。不過， Pang 證實瞭如果兩極分類前去除檔案中的客觀語句，會提高演算法的表現。方法.現有的文字情感分析的途徑大致可以集合成四類：關鍵詞識別、詞彙關聯、統計方法和概念級技術。 關鍵詞識別是利用文字中出現的清楚定義的影響詞，因此這種演算法也可以探查到文字間比較微妙的情緒表達。例如， 分析一些沒有明確表達相關資訊的概念，但是透過他們對於明確概念的不明顯聯絡來獲取所求資訊。有很多開源軟體使用機器學習、統計、自然語言處理的技術來計算大型文字集的情感分析, 這些大型文字集合包括網頁、網路新聞、網上討論群、網路評論、部落格和社交媒介。Yao et al 使用機器學習發現，英語推文的情緒越積極，它就越有可能被轉發。然而，法國推文的負面情緒越多，推文被轉發的可能性就越大。因此，在法語推文中，負面職業安全推文比正面推文具有更強的影響，但在英文推文中則不然。雖然法語推文的情緒分析結果表明，大多數推特使用者以中立的語氣討論職業安全問題，但法語推文中極端負面的數量遠多於英語。這反映了語言文化差異影響使用者的行為。分析層級與基於面向的情感分析.情感分析可以分為三種分析層級，分別為檔案層級。在檔案層級中，一則檔案只會被萃取出一個情感。在句子層級中，情感分析方法將檔案中的每一則句子皆萃取出一個對應情感。面向層級與上面兩者差別較大。在面向層級中，情感分析的單位為一個實體的不同面向，而一個面向會萃取出一個情感。一個實體可能是一個手機，或一個相機等。一個面向則是一個實體的某個屬性或者組成部分。以一則句子「這臺電腦的效能很優秀」為例，「電腦」為一個實體，「效能」則為該實體的一個面向，在面向層級的情感分析中即會得到類似於「效能具有積極情感」的結果。面向層級的情感分析目的在於取得粒度更細的分析結果，技術上的難度也較其他兩者困難，因此發展出獨立的研究領域，一般稱作基於面向的情感分析等。
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