我們對在線文本進行文本挖掘的任務之一，就是進 行情感分析(SentimentAnalysis)，即分析發貼人對某個對象的態度是正面還是負面。這個過程當然不是僅僅查找"好"，"壞"這些關鍵字那 么簡單，有時候相似度很高的句子，卻反映了截然不同的態度，譬如下面這兩句話

"這瓶洗發水，適合頭發很干的人用"

"用了這瓶洗發水，頭發變得很干"

兩個句子中的主要成分都差不多，"洗發水"，"頭發"，"很干"，但是第一句是褒義，第二句則很可能是貶義。對于后一句的處理還算簡單，告訴計算機 程序頭發"很干"不好，因此讓頭發"變得""很干"的洗發水，也就不是好的洗發水。而前一句呢，我們能夠理解"適合頭發很干的人用"是指使用該洗發水后， 能讓頭發變得不那么干燥點。但是假設我們告訴計算機，"某某產品適合XXX的人用"就是指用了某某產品后，XXX的人就會變得不那么XXX，那么當計算機 處理"這件衣服，適合漂亮女生穿"，你猜它會怎么理解？(漂亮的女生穿了就會變得不那么漂亮)

還有一類問題是諷刺(反話)和幽默，國外的一個自然語言處理專家也在他的blog上感嘆道，"Humor is hard"。在國內，很多褒義詞受到論壇文化的影響，往貶義詞發展的趨勢，例如"我太崇拜你了"，"你太有才了"。

說到底，這些都是自然語言處理面對的一個挑戰，即如何將生活經驗、文化傳統等表達為一種可以被計算機理解和利用的形式。
寫到這兒，我同事的電腦剛剛藍了一次屏，他跟我說，"這電腦也太穩定了吧"。

轉：http://blog.csdn.net/CICTech/archive/2008/04/15/2294240.aspx

總結

以上是生活随笔為你收集整理的情感分析(Sentiment Analysis)的难题--转的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。