如何從社交媒體中提取情緒傾向信息？

當前，社交媒體上匯聚著海量的包含用戶情緒傾向的文本信息。通過對社交媒體中情緒傾向信息的提取，可應用于輿情分析、危機排查防范、內容推薦、信息預測等諸多方面。

一、什么是情緒傾向信息提取

情緒傾向信息提取：情緒傾向信息提取旨在提取出文本中針對某個對象評價的態度，包括但不限于具體的事件、活動、人物、單位主體等。

二、情緒傾向信息分析方法

根據使用方法的不同，情緒傾向信息分析方法多被劃分為以下三種：

1.基于情感詞典的情感分析方法

基于情感詞典的分析方法的普遍做法是，首先使用現成的情感詞典對需要分析的文本進行情感詞匹配，然后匯總情感詞計算出整體評分，最后得到文本的整體情感傾向。目前使用較多的中文情感詞典主要有兩種：一種是BosonNLP情感詞典，另一種是知網推出的情感詞典。

2.基于傳統機器學習的情感分析方法

機器學習是指用某些算法指導計算機利用已知數據得出適當的模型，并利用此模型對新的情境給出判斷的過程。基于此的情感分析方法主要是采用有監督的學習方式，在有標注的訓練語料上訓練一個情感分類器，然后用于未標注數據的情感極性及具體情感屬性預測。

3.基于深度學習的情感分析方法

深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。以此為基礎的情感分析方法會自動提取文本特征，并通過神經網絡學習文本中所蘊含的語義信息，達到情感分析的目的。

三、情緒傾向信息提取工具

識微商情監測系統，具備7*24小時的全網實時監測能力，通過簡單的監測主題設置后：

1.可按照時間維度提取網民情感變化情況，

2.可支持分地域輿情數據對比分析，即提取不同地域的網民情感差異；

3.可支持對主流、官方、小眾等媒體間的情感表達進行提取；

4.亦支持分人群提取情感差異，即意見領袖的情感態度如何、普通網民的情感態度如何、官方群體的情感態度如何等盡在掌握；

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