情感分析方法有哪些？
情感分析方法 情感分析的流程包括文本预处理、特征标注与选择、训练模型、调整模型。 现有的文本情感分析的途径大致可以集合成四类：关键词识别、词汇关联、统计方法和概念级技术。 关键词识别 ：利用文本中出现的清楚定义的影响词（affect words），例如“开心”、“难过”、“伤心”、“害怕”、“无聊”等等，来影响分类。 词汇关联 ：除了侦查影响词以外，还附于词汇一个和某项情绪的“关联”值。 统计方法 ：通过调控机器学习中的元素，比如潜在语意分析（latent semantic analysis），SVM（support vector machines），词袋（bag of words），等等。 （参见Peter Turney在相关领域的研究成果。 ）
文本情感分析的应用有哪些？
文本情感分析的应用非常广泛，如用户在购物网站、旅游网站、电影评论网站上发表的评论分成正面评论和负面评论；或为了分析用户对于某一产品的整体使用感受，抓取产品的用户评论并进行情感分析等等，为个人、企业及机构提供决策支持，网络舆情风险分析，信息预测等。 简单分类服务器JSON，通过twitter API案例。
深度学习在情感分析中有哪些优势？
深度学习可以模拟词与词之间的联系，有局部特征抽象化和记忆功能。 正是这几个优势，使得深度学习在情感分析，乃至文本分析理解中发挥着举足轻重的作用。 目前情感分析用到的深度学习神经网络有多层神经网络（MLP），卷积神经网络（CNN）和长短记忆模型（LSTM）。
什么是情感分析(sentiment analysis)？
情感分析（Sentiment Analysis）—机器学习自我提炼. 数据时代，机器学习也进入了大众视野，我们身边到处都有机器学习应用的场景，如 人脸识别 、智能 语音识别 、手写数字识别、金融反欺诈和产品精准营销等等。. 情感分析（Sentiment Analysis） 是一种常见的自然语言处理（NLP）方法的应用，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。. 在自然语言处理中，情感分析属于典型的文本分类问题，即把需要进行情感分析的文本划分为其所属类别，现在主流的情感分析方法有两种：一种基于词典的方法，一种是基于机器学习算法的方法。.