情感感情计算和情感感情剖析感情情感爱情(情感感情计算是什么)
人工智能技术应用:情感感情剖析概述
和其它的人工智能技术相比，情感感情剖析(Sentiment Analysis)显得有些特殊，由于其他别的范畴都是依据客观的数据来进行剖析和预测推算，但情感感情剖析则带有强烈的个人主观因素。情感感情剖析的目标是从文本中剖析出人们对于实体及其属性所表达的感情倾向以及看法，这项技术最早的研究始于2003年Nasukawa和Yi两位学者的关于商品评论的论文。
随着推特等社交媒体以及电商平台的发展而产生大量带有看法的内容，给情感感情剖析提供了需要的数据基础。时到现在日，情感感情识别已经在多个范畴被普遍的应用。例如在商品零售范畴，用户的评价对于零售商和生产商都是很重要的反馈信息，经过对海量用户的评价进行情感感情剖析，可以量化用户对产品及其竞品的褒贬程度，从而了解用户对于产品的诉求以及自己产品与竞品的对比优劣。在社会舆情范畴，通过剖析大众对于社会热点事件的点评可有效的掌握舆论的走向。在企业舆情方面，利用情感感情剖析可以快速了解社会对企业的评价，为企业的战略规划提供决策根据，提升企业在市场中的竞争角逐力。在金融交易范畴，剖析交易者对于gupiao及其他金融衍生品的态度，为行情交易提供辅助根据。
目前，绝大都的人工智能开放平台都具备情感感情剖析的能力，如图所示是玻森中文语义开放平台的感情剖析功能演示，可以看出除了通用范畴的感情剖析外，还有汽车、厨具、餐饮、新闻和微博几个特定范畴的剖析。
那么到底何谓情感感情剖析呢？从自然语言处理技术的角度来看，情感感情剖析的任务是从评论的文本中提取出评论的实体，以及评论者对该实体所表达的感情倾向，自然语言所有的核心技术问题，比如：词汇语义，指代消解，此役小气，信息抽取，语义剖析等都会在情感感情剖析中用到。于是，情感感情剖析被看作是一个自然语言处理的子任务，俺们是可以将人们对于某个实体目标的感情统一用一个五元组的格式来预示：(e，a，s，h，t)
以图为例，e是指某餐厅，a为该餐厅的性价比属性，s是对该餐厅的性价比预示了褒义的评价，h为发表评论者本人，t是19年7月27日。因此这条评论的感情剖析可以预示为五元组（某餐厅，性价比，正向褒义，评论者，19年7月27日）。
情感感情剖析依据处理文本颗粒度的区别，大体可以分为三个级别的任务，分别为篇章级、句子级和属性级。我们分别来看一下。
1、 篇章级情感感情剖析
篇章级情感感情剖析的目标是判断整篇文档表达的是褒义还是贬义的感情，例如一篇书评，或者对某一个热点时事新闻发表的评论，只要待剖析的文本超经过一句话的范围，即可看成是是篇章级的感情剖析。
对于篇章级的感情剖析来讲有一个前提假设，那么这样就是全篇章所表达的看法仅针对一个独立的实体e，且只蕴含一个看法持有者h的看法。这种做法将整个文档看成是一个整体，不对篇章中蕴含的具体实体和实体属性进行研究，使得篇章级的感情剖析在现实操作中比较局限，无法对一段文本中的多个实体进行独立剖析，对于文本中多个看法持有者的看法也无法辨别。
例如评价的文本是：“我认为这款手机很棒。”评价者表达的是对手机整体的褒义评价，但假如是：“我认为这款手机拍照功能很不错，但信号不是很好”如此的句子，在同一个评论中显现了褒义词又显现了贬义词，篇章级的剖析是无法分辨出来的，只能把它作为一个整体进行剖析。
但是好在有许多的场景是不需要区分看法评价的实体和看法持有者，例如在商品评论的感情剖析中，可以默认评论的对象是被评论的商品，评论的看法持有者也是评论者本人。诚然，这个也需要看被评论的商品具体是哪些东西，假如是亲子旅游如此的旅游服务，那么评论中就很有可能蕴含一个以上的看法持有者。
在实际打工时，篇章级的感情剖析无法满足大家对于评价更细致，假如需要对评论进行更精确，更细致的剖析，大家需要拆分篇章中的每一句话，这便是句子级的感情剖析钻石的问题。
2、 句子级情感感情剖析
与篇章级的感情剖析类似，句子级的感情剖析任务是判断一个句子表达的是褒义还是贬义的感情，固然颗粒度到了句子层级，不过句子级剖析与篇章级存在同样的前提假设是，那么这样就是一个句子只表达了一个看法和一种情感感情，并且仅有一个看法持有人。假如一个句子中蕴含了两种以上的评价或多个看法持有人的看法，句子级的剖析是无法分辨的。好从实际生活之中，绝大都的句子都只表达了一种情感感情。
既然句子级的感情剖析在有限性上与篇章级是相同的，那么进行句子级的感情剖析意义何在呢？关于此问题，需要先解释一下语言学上主观句与客观句的分别。在我们日常用语当中，依据语句中是否带有说话人的主观情感感情可以将句子分为主观句和客观句，比如：“我喜欢这款新手机。”就是一个主观句，表达了说话人内心的感情或看法，而：“这个APP昨天更新了新功能。”那么是一个客观句，陈述的是一个客观事实性信息，并不蕴含说话人内心的主观情感感情。通过分辨一个句子是否是主观句，可以帮助我们过滤掉一部分不含情感感情的句子，让数据处理更有效率。
不过在实操过程中，我们会发现如此的分类方法好像并不是非常准确，由于一个主观句也或许没有表达任何的感情信息，知识表达了期望或者猜测，比如：“我认为他此刻已经在回家的路上了。”此句话是一个主观句，表达了说话人的猜测，不过其实没有表达出任何的感情。而客观句亦有可能蕴含情感感情信息，表明说话者并不希望这个事实发生，比如：“昨天刚买的新车就被人刮花了。”此句话是一个客观句，但结合常识我们会发现，此句话中其实也就是说是蕴含了说话人的负面情感感情。
因 此，仅仅对句子进行主客观的分类还不足以达到对数据进行过滤的要求，大家需要的是对句子是否含有情感感情信息进行分类，假如一个句子直接表达或隐含了情感感情信息，则认为这个句子是含有情感感情看法的，对于不含情感感情看法的句子那么可以进行过滤。目前对于句子是否含有情感感情信息的分类技术通常都是采用有监督的学习算法，这一个方法需要大量的人工标注数据，基于句子特征来对句子进行分类。
也就是说，俺们是可以将句子级的感情剖析分成两步，第1步是判断待剖析的句子是否含有看法信息，第2步那么是针对这几个含有看法信息的句子进行情感感情剖析，发现其中情感感情的倾向性，判断是褒义还是贬义。关于剖析情感感情倾向性的方式方法与篇章级类似，仍然是可以采用监督学习或依据情感感情词词典的方式方法来处理，我们会在后续的小节详细讲解。
句子级的感情剖析相较于篇章级来讲，颗粒度更加细分，不过同样只能判断整体的感情，忽视了对于被评价实体的属性。同时它也无法判断比较型的感情看法，比如：“A产品的用户体验比B产品好多了。”对于这样一句话中表达了多个情感感情的句子，我们不能将其简单容易的归类为褒义或贬义的感情，而是需要更进一步的细化颗粒度，对评价实体的属性进行抽取，并且将属性与相关实体之间进行关联，这便是属性级情感感情剖析。
3、 属性级情感感情剖析
上文介绍的篇章级和句子级的感情剖析，都无法确切的知道评价者喜欢和不心爱的具体是哪些东西，并且也无法区分对某一个被评价实体的A属性持褒义倾向，对B属性却持贬义倾向的情形。但在实际的语言表达中，一个句子中可能蕴含了多个不同情感感情倾向的看法，比如：“我喜欢这家餐厅的装饰特色，但菜的味道却非常的一般。”类似于如此的句子，非常难通过篇章级和句子级的感情剖析获悉到对象的属性层面。
为了在句子级剖析的基础上更加细化，大家需要从文本中发现或抽取评价的对象主体信息，并依据文本的上下文判断评价者针对每一个属性所表达的是褒义还是贬义的感情，这种就叫作属性级的感情剖析。属性级的感情剖析关注的是被评价实体及其属性，包括评价者以及评价时间，目标是挖掘与发现评论在实体及其属性上的看法信息，使之可以生成有关目标实体及其属性完整的五元组看法摘要。具体到技术层面来看，属性级的感情剖析可以分为以下6个步骤：
关于文本中的实体抽取和指代消解问题，我们经过努力已经在知识图谱的相关章节中做了介绍，这里就不再赘述。针对篇章级、句子级、属性级这3种类型的感情剖析任务，人们做了大量的研究并提出了许多分类的方式方法，这类办法大体可以分为基于词典和基于机器学习两种，接下来由我们进行详细的讲解。
做情感感情剖析离不开情感感情词，情感感情词是承载情感感情信息最根本的单元，除了根本的词之外，一些蕴含了情感感情含义的短语和成语我们也将其统一叫作情感感情词。基于情感感情词典的感情剖析方法，着重是基于一个蕴含了已标注的感情词和短语的词典，在这个词典中包括了情感感情词的感情倾向以及情感感情强度，一般将褒义的感情标注为正数，贬义的感情标注为负数。
具体的步骤如图所示，first of all将待剖析的文本先进行分词，并对分词后的结果做去除停用词和无用词等文本数据的预处理。紧接着将分词的结果与情感感情词典中的词进行匹配，并依据词典标注的感情分对文本进行加法计算，最后的计算结果假如为正那么是褒义情感感情，假如为负那么是贬义情感感情，假如为0或情感感情倾向不明显的得分则为中性情感感情或无情感感情。
情感感情词典是整个剖析程序的核心，情感感情词标注数据的好赖直接决定了情感感情分类的最终，在这一方面可以直接采用已有的开源情感感情词典，例如BosonNLP基于微博、新闻、论坛等数据来源构建的感情词典，知网（Hownet）情感感情词典，大学简体中文情感感情极性词典（NTSUSD），snownlp框架的词典等，同样也可以使用哈工大整理的近义词词林拓展词典作为辅助，通过这个词典能找到情感感情词的近义词，拓展情感感情词典的范畴。
诚然，我们也可以依据业务的需要来自己训练情感感情词典，目前主流的感情词词典有三种构建方法：人工方法、基于字典的方式方法和基于语料库的方式方法。对于情感感情词的感情赋值，最简单容易的方法是将所有的褒义情感感情词赋值为+1，贬义的感情词赋值为-1，最后进行相加总结出情感感情剖析的结果。
不过这种赋值方式显然不符合实际的需求，在实际的语言表达中，存在着很多很多的表达方式能够改变情感感情的强度，最典型的就是程度副词。程度副词分为两种，一种是可来增强情感感情词原本的感情，这种叫作情感感情加强词，例如“很好”相较于“好”的感情程度会更强烈，“特别好”又比“很好”更强。另外一种是情感感情减弱词，例如“没那么好”固然也是褒义倾向，但情感感情强度相较于“好”会弱许多。假如显现了增强词，则需要在原来的赋值基础上增添情感感情得分，假如显现了减弱词则需要减少对应的情感感情得分。
另一种需须留意的情形是否定词，否定词的出现一般会改变情感感情词原本的感情倾向，变为相反的感情，例如“不好”就是在“好”前面加上了否定词“不”，使之成为了贬义词。早期的研究会将否定词搭配的感情词直接取相反数，即假如“好”的感情倾向是+1，那么“不好”的感情倾向就是-一、不过这种简单粗暴的规则无法对应上真实的表达情感感情，例如“太好”是一个比“好”褒义倾向更强的词，假如“好”的值为+1，那么“太好”可以赋值为+3，加上否定词的“不太好”变成-3则显然有点过于贬义了，将其赋值为-1或者-0。5可能更合适。
基于这样的状况，俺们是可以对否定词也添加上程度的赋值而不是简单容易的取相反数，对于表达强烈否定的词例如“不那么”赋值为±4，当遇见与褒义词的组合时褒义词则取负数，与贬义词的组合则取正数，例如贬义词“难听”的赋值是-3，加上否定词变成“不那么难听”的感情得分就会是（-3+4=1）。
第3种需须留意的情形是条件词，假如一个条件词出此刻句子中，则这个句子非常可能不太适宜用以做情感感情剖析，例如“假如我明天可以去旅行，那么俺必须则非常开心。”，在此句话中有明显的褒义情感感情词，不过由于存在条件词“假如”，使得这个句子的其实没有表达看法持有者的真实情感感情，而是一种假设。
除了条件句之外，还有一种语言表达也是需要在数据预处理阶段进行排除的，那么这样就是疑问句。例如“这个餐厅真的有你说的那么好吗？”，固然句子中显现了很强烈的褒义情感感情词“那么好”，但依然不能将它分类为褒义句。疑问句通常来讲会有固定的结尾词，例如“……吗？”或者“……么？”，不过也有的疑问句会省略掉结尾词，直接使用标点符号“？”，例如“你今日是不是不开心？”，这个句子中含有否定词和褒义词组成的“不开心”，但不能将其分类为贬义情感感情。
最后一种需须留意的情形是转折词，典型词是“不过”，出此刻转折词之前的感情倾向通常来讲与转折词后来的情感感情倾向相反，比如：“我上次在这家酒店的住宿体验特别好，不过这次却使俺很失望。”在这个转折句中，转折词之前的“特别好”是一个非常强的褒义词，但真实的感情表达却是转折词后来的“很失望”，最终应该将其分类为贬义情感感情。诚然，也存在显现了转折词，但语句本身的感情其实没有发生改变的情形，例如“你这次考试比上次有了很大的进步，不过我认为你能够做得更佳”，此处的转折词没有转折含义，而是一种递进含义。在实际操作中，我们所以需要先判断转折句真实的感情表达究竟是哪个，才能进行正确的剖析计算。
构建情感感情词典是一件比较耗费人工的事情，除了上述需须留意的问题外，还存在精确准确度不高，新词和互联网用语难以快速收录进词典等问题。同时基于词典的剖析方法也存在许多的有限性，例如一个句子可能显现了情感感情词，但其实没有表达情感感情。或者一个句子不含任何情感感情词，但却包含了说话人的感情。以及部分情感感情词之寓意会随着上下文语境的变化而变化的问题，例如“精明”这个词可以作为褒义词夸奖他人，也可以作为贬义词批评他人。
尽管目前存在诸多问题，但基于字典的感情剖析方法亦有着不值得选取代的优势，那么这样就是这种剖析方法通用性较强，大都情况下无需特别的范畴数据标注就能够剖析文本所表达的感情，对于通用范畴的感情剖析可以把它作为首选的方案。
我们在机器学习算法的章节介绍过许多分类算法，例如逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN等，这几个算法皆可以用于情感感情识别。具体的做法与机器学习一样需要分为两个步骤，第1步是依据训练数据构建算法模型，第2步是将测试数据输入到算法模型中输出相应的最终，接着下面做具体的讲解。
first of all，大家需要备上一些训练用的文本数据，并人工给这几个数据做好情感感情分类的标注，通常来讲的做法下，假如是褒义和贬义的两分类，则褒义标注为1，贬义标注为0，假如是褒义、贬义和中性三分类，则褒义标注为1，中性标注为0，贬义标注为-1、
在这一环节中假如用纯人工方法来进行标注，也许会由于个人主观因素对标注的结果造成一定作用与影响，为了避开人的因素带来的作用与影响，也为了提高标注的效率，有一些其他取巧的方式方法来对数据进行自动标注。打比方说在电商范畴中，商品的评论除了文本数据之外通常来讲还会带有一个5星的等级评分，俺们是可以依据用户的5星评分作为标注根据，假如是1-2星则标注为贬义，假如是3星标注为中性，4-5星标注为褒义。又打比方说在社区范畴中，许多社区会对帖子有赞和踩的功能，这一数据也可以作为情感感情标注的参考根据。
第2步是将标注好情感感情倾向的文本进行分词，并进行数据的预处理，前文已经对分词有了许多的介绍，这里就不再过多的赘述。第3步是从分词的结果中标注出具备情感感情特征的词，这里特不要说一下，假如是对情感感情进行分类，不妨参考情感感情词典进行标注，也可以采用TF-IDF算法自动抽取出文档的特点词进行标注。假如剖析的是某个特定范畴的，还need标注出特定范畴的词，例如做商品评价的感情剖析，需要标注出商品名称，品类名称，属性名称等。第4步依据分词统计词频构建词袋模型，形成特征词矩阵，如表所示。在这一步可以依据业务需要给每个特征词付与权重，并通过词频乘以权重得到特征词分数。最后一步就是依据分类算法，将特征词矩阵作为输入数据，得到最后的分类模型。
当训练好分类模型之后，就能够对测试集进行分类了，具体的程序与建模程序类似，先对测试的文本数据进行分词并做数据预处理，紧接着依据特征词矩阵抽取测试文本的特点词构建词袋矩阵，并且将词袋矩阵的词频数据作为输入数据代入之前训练好的模型进行分类，得到分类的结果。
采用基于机器学习的方式方法进行情感感情剖析有以下几个不到之处，第1是每一个应用范畴之间的语言描述差别致使了训练得到的分类模型不能应用和其它的范畴，需要独立构建。第2是最后的分类效果取决于训练文本的抉择以及正确的感情标注，而人对于情感感情的理解带有主观性，假如标注出现偏差就会对最后的结果产生作用与影响。
除了基于词典和基于机器学习的方式方法，亦有一些学者将两者结合在一直使用，弥补补充两种方法的缺点，比独立采用一种方法的分类效果要更佳，另外，亦有学者try使用基于LSTM等深度学习的方式方法对情感感情进行剖析，相信在未来，情感感情剖析会应用在更加的多的产品中，帮助我们更佳的理解用户需求，提升用户使用智能产品的体验。
随着深度神经互联网等算法的应用，情感感情剖析的研究方向已经有了特别大的进展，但依然存在着一些难题是目前尚未解决的，在实操过程中需特别注意和提防以下几种类型数据：
情绪轮在用户体验设计上被普遍的应用，许多情感感情化设计都是基于情绪轮进行的。不过在人工智能范畴，将情绪进行多分类比情感感情剖析的三分类任务要难得多，目前大都分类方法的结果准确性都未到50%。这是由于情绪本身蕴含了太多的类别，并且不同的类别之间又可能具有相似性，一个情绪词在不同的语境下有可能表达的是不一样的情绪类别，算法非常难对其进行分类。即便是人工对文本进行情绪类别标注也常常效果不佳，由于情绪是特别主观性的，不同的人对不同的文本可能产生不同的理解，这使得人工标注情绪类比的过程异常困难。怎样让机器可以理解真实的情绪目前还是一个未能攻克的难题。
情感感情剖析之TF-IDF算法
http://mini。eastday。com/bdmip/1804142二十四336264、html
在这篇文章中，主要介绍的内容有：
1。将单词转换为特征向量
2。TF-IDF计算单词关联度
文本的预处理和分词。
怎样将单词等分类数据转成为数值格式，以方便我们后面使用机器学习来训练模型。
1。将单词转换为特征向量
词袋模型(bag-of-words model)：将文本以数值特征向量的形式来预示。主要通过两个步骤来实现词袋模型：
1。为整个文档集(蕴含了很多的文档)上的每个单词创建一个唯一的标记。
2。为每个文档构建一个特征向量，主要蕴含每个单词在文档上的出现次数。
注意和提防：因为每个文档中出现的单词数量只是整个文档集中很少的一部分，从而会有许多的单词没有出现过，就会被标记为0。因 此，特征向量中大都的元素就会为0，就会产生稀疏矩阵。
下面通过sklearn的CountVectorizer来实现一个词袋模型，将文档转换成为特征向量
通过count。vocabulary_俺们是可以看出每个单词所相应的索引位置，每一个句子都是由一个6维的特点向量所组成。其中，第1列的索引为0，对应单词"and"，"and"在第1和二条句子中没有出现过，因此为0，在第3条句子中出现过一些，因此为一、特征向量中的值也被叫作原始词频(raw term frequency)简写为tf(t，d)，预示在文档d中词汇t的出现次数。
注意和提防：在上面词袋模型中，我们是使用单个的单词来构建词向量，如此的序列被叫作1元组(1-gram)或单元组(unigram)模型。除了一元组以外，我们还不错构建n元组(n-gram)。n元组模型中的n取值与特别规定的应用场景有关，如在反垃圾邮件中，n的值为3或4的n元组可以求得相对较好的作用。下面举例说明一下n元组，如在"the weather is sweet"此句话中，
1元组："the"、"weather"、"is"、"sweet"。
2元组："the weather"、"weather is"、"is sweet"。
在sklearn中，可以设置CountVecorizer中的ngram_range参数来构建不同的n元组模型，默认ngram_range=(1，1)。
sklearn通过CountVecorizer构建2元组
2。TF-IDF计算单词关联度
在使用上面的方式方法来构建词向量的时刻也许会遇见一个问题：一个单词在不同类型的文档中都出现，这种类型的单词其实也就是说是不具备文档类型的区分能力。我们通过TF-IDF算法来构建词向量，从而来克服此问题。
词频-逆文档频率(TF-IDF，term frequency-inverse document frequency)：tf-idf可以定义为词频×逆文档频率
其中tf(t，d)预示单词t在文档d中的出现次数，idf(t，d)为逆文档频率，计算公式如下
其中，nd预示文档的总数，df(t，d)预示蕴含单词t的文档d的数量。分母中加入常数1，是为了防止df(t，d)=0的情形，致使分母为0。取log的意图是保证当df(t，d)很小的时刻，不会致使idf(t，d)过大。
通过sklearn的TfidfTransformer和CountVectorizer来计算tf-idf
可以发现"is"(第2列)和"the"(第6列)，它们在三个句子中都出现过，它们对于文档的分类所给出的信息并不会许多，因此它们的tf-idf的值相对来说都是还算小的。
注意和提防：sklearn中的TfidfTransformer的TF-IDF的计算与我们上面所定义TF-IDF的公式不全相同，sklearn的TF-IDF计算公式
通常来讲在计算TF-IDF之前，会对原始词频tf(t，d)做归一化处理，TfidfTransformer是直接对tf-idf做归一化。TfidfTransformer默认使用L2归一化，它通过与一个未归一化特征向量L2范数的比值，使得返回向量的长度为1，计算公式如下：
下面通过一个例子来说明sklearn中的TfidfTransformer的tf-idf的计算过程，以上面的第1句话"The sun is shining"为例子
1。计算原始词频
a、单词所相应的下标
b、计算第3句话的原始词频tf(t，d)
c、计算逆文档频率idf(t，d)
注意和提防：其他别的词在计算tf-idf都是0，由于原始词频为0，因此就不需要计算idf了，log是以自然数e为底。
d、计算tf-idf
因 此，第1个句子的tf-idf特征向量为[0，1，1、29，1、29，0，1，0]
e、tf-idf的L2归一化
情感感情计算的“情感感情计算”的危机危难与哲学错误
目前，计算机理论界所开展的针对各式生理指标方面的“情感感情计算”方法，主要存在如下危机危难根本无法解决：
1。要建立情感感情的识别系统和表达系统，就必须对情感感情的基本类型进行划分，以确立情感感情的基本模态。不过，情感感情的基本类型究竟应该依据什么原则和标准来划分，有何理论依据？
2。对于同一类型情感感情，不管是情感感情感受强度，还是情感感情表达强度和情感感情生理唤醒程度，皆可以采用不同的生理指标进行计算和测量，究竟应该选用哪一个生理指标为主要尺度呢？
3。对于同一类型情感感情采用同一个生理指标进行测量和计算时，因为受到很多环境因素、人体其它生理因素和精神因素的作用与影响，其测量值的差别性和波动性怎样消除。
4。不同的感情类型所产生的区别生理指标之间常常没有通约性，可是，不同类型的感情之间怎样进行互相比较和统一度量？
5。人的感情内容和感情方式是极其富饶的，各式情感感情之间互相渗透、互相作用、互相转化，常常有着相当复杂而且变化频繁的关系，那么对于情感感情的计算就需要真真正正天文数字般的感情数据资源库，还need海量的计算模型与计算工作量，而人脑为啥呢并不需要？
6。有些复杂而微妙的感情，如怀疑、犹豫、迷茫、怜悯、尴尬、自我表现等，其生理指标的变化常常极为微弱而且短暂，对于它们的计算和测量怎样进行？
7。有些情感感情（如“对敌人的仇恨”与“对亲人的生气”）常常具有相同或相近的生理指标，但两者所表达的价值内涵常常相差非常大，怎样进行区别？
8。情感感情的感受强度和表达强度与各式生理指标的变化量度通常来讲不是成线性函数关系，多数都是呈非线性的、不连续的、模糊的、概率性的、波动的函数关系，因此采用生理指标的变化量来计算情感感情的感受强度和表达强度，怎样消除其误差性和不确定性。
9。如果能够计算出人的感情感受强度、表达强度和生理唤醒程度，这几个计算值又代表着怎样的客观价值意义？怎样使电脑或机器人具有和谐、友好、灵活的人机界面？
也就是说，对于情感感情的感受强度、表达强度和生理唤醒指标的计算事实上只是对于情感感情的表面形式的计算，而不是对于情感感情的客观内容的计算，因此没有可能实现真真正正意义的“情感感情计算”。 目前，“情感感情计算”理论中主要存在如下唯心主义和形而上学的哲学错误，必须进行深刻的反思：
1。唯心主义错误。当前的“情感感情计算”理论以唯心主义的看法来看待情感感情的哲学本质，把情感感情与它所相应的客观存在割裂开来，局限于在主观领域内来剖析情感感情现象与情感感情规律。唯心主义者往往把主观与客观割裂开来，它否认，任何主观意识都产生于客观存在，都是人脑对某一种客观存在的反映，那怕有时是一种不真实的、不正确的、不算很全面的、甚至是颠倒的反映；它不晓得，要认识一种主观意识的哲学本质必须从它所反映的客观存在中找答案，要剖析一种主观意识的变化规律性应该从它所反映的客观存在的规律性上着手；它不晓得，情感感情作为人脑的一种主观心理活动，必然对应着某一种客观存在，必定是人脑对某一种客观存在的主观反映；它在剖析情感感情现象与情感感情规律时，总是试图在“需要”、“欲望”、“体验”、“态度”等主观心理领域内找答案，而不能从其所反应的客观存在中找答案。
2。形而上学的表面性错误。当前的“情感感情计算”理论以形而上学的表面性看法来看待情感感情的客观内容，混淆了情感感情的客观内容与其表现形式的根本区别，它认为情感感情计算的核心就是对情感感情所激发的生理指标的计算。形而上学的表面性看法总是倾向于从事物的表现形式（或外部现象）来认识事物。它否认，事物的表现形式与其客观内容有着本质的不同，事物的表现形式通常来讲只能片面地、不准确地、不稳定地反映事物的客观内容；它总是把情感感情的表现形式当作情感感情的客观内容本身。
3。形而上学的孤立性错误。当前的“情感感情计算”理论以形而上学的孤立性看法来看待情感感情的运行流程，把情感感情与认知及意志割裂开来，认为情感感情是单独运行的，与人的认知过程和意志过程无关。形而上学的孤立性看法总是倾向于依据事物本身的运动与变化情况来认识该事物，而不是依据事物与其它事物的互相联系与互相作用与影响上来认识该事物。他们只看见了情感感情对于人的活动的作用与影响与制约作用，常常看不见情感感情与认知、意志的互相联系与互相作用与影响。
人为了生存和发展就必须first of all感知和了解各式事物的事实关系，其次要掌握这几个事物对于人的价值关系，第3要掌握人的每个反作用于这几个事物的生产行为或生活行为的价值关系，并且判断、选择、组织和实施一个最友好的行动方案。第1步由认知活动来完成，第2步由情感感情活动来完成，第3步由意志活动来完成，因此从见识到情感感情，再从情感感情到意志，是一条根本的、不可分割的人类自控行为的流水线。
由此看来，仅仅进行狭义的、孤立的感情计算，仍然不能解决人的心智活动的全部计算问题，还need实施对意志的计算，并实施对知情意的交互计算。因为意志是一种特殊情感感情，因此意志计算以及知情意的交互计算都是广义的感情计算。
4。形而上学的片面性错误。当前的“情感感情计算”理论以形而上学的片面性看法看待情感感情的客观目的，认为 “情感感情计算”的研究着重是基于两个现实目的：一是建立和谐的人机交互环境，使计算机或机器人具有良好的人机界面，以降低使用者的劳动强度，提高使用者的工作效率，解放人的双手；二是制作可穿戴式的计算机，以替代、补偿与增强人的辅助感知功能和行为功能，尤其是帮助提高残疾人的感知功能和行为功能。
情感感情分类与情感感情剖析有哪些区别
情感感情分类是与情绪情感感情有关问题的归类；情感感情剖析是对情感感情情绪问题的见解与认识。
《计算机科学》 2010年07期
情感感情剖析与认知 李维杰
【摘要】：剖析了情感感情剖析的3个主要步骤，包括文本情感感情获取与表达、文本情感感情分类与计算以及文本情感感情剖析的应用。情感感情剖析得到的结论着重是对相关看法的摘要、对相关事件态度的预测推算或者统计等，但这几个结论都没有发挥文本情感感情在认知中的效果。为了将情感感情剖析使用于认知科学，提出了情感感情由情感感情信号和情感感情实体组成的看法。情感感情信号着重是指情感感情的一些形式载体，打比方说心跳加速、脸红等这几个人体内外的某些表现，表达情感感情的文字、图片、声音等这类媒体。情感感情实体着重是指人类对情感感情形成的一种共识，打比方说爱、恨、憎恶、兴高、羞愧、嫉妒、内疚、畏惧、焦虑等与人的意识相关联的部分。同时提出了在人工智能中利用情感感情信息的设想。这对于模拟情感感情对认知的作用与影响具有一定的意义。
--------粘贴内容，其他未知，抱歉。两者本质不同，前者侧重情感感情的区分，如爱情、友情、亲情等分类；而后者侧重对爱情、友情、亲情本质的分析。情感感情分类是就情感感情进行区分和归类，打比方说爱情、亲情、友情。而情感感情剖析是就情感感情进行的区分和解析，打比方说何谓情感感情，它包括哪些，表现为如何形式，对俺们有啥作用与影响等等！！！
情感感情剖析，文本分类，机器学习，数据挖掘
情感感情剖析师吗？
你没人带吗?您好。您说的是情感感情文本剖析吗？假如是的话，我认为情感感情计算的分类有两大类，一类是主观性：主观、客观、中性；一类是情感感情倾向：褒义、贬义、中性。
文本剖析的话，着重是对词、句子中看法的挖掘。
你所说的机器学习法，此刻基本用于对电影看法的打分系统吧。大体上就是利用分类计数，对文档中存在的感情进行分类的。
就我本人理解来讲，我觉得机器学习法只是情感感情文本剖析的方式方法论之一，至于数据挖掘，也是经过对文档的数据收取，进行情感感情剖析的。也是对情感感情文本剖析的方式方法论之一。
因 此，情感感情剖析是主体的话，文本分类、机器学习、数据挖掘都是方式方法。这类办法可以共同应用在一个情感感情剖析中，也可以分别单独存在。
目前英文类的文本情感感情剖析比较多，中文类的相对少一些，你要做这一方面的研究路漫漫其修远啊。嘿嘿。有点糊涂，同等高手
何谓情感感情计算?研究一下情感感情计算的应用场景。
情感感情计算事实上指的就是在交往的时刻我们的感情付出，他是一个怎样的一个层次和深度。
情感感情计算的“情感感情计算”的基本内容
人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。在人机交互中，从人操作计算机，变为计算机辅助人；从人围着计算机转，变为计算机围着人转；计算机从认知型，变为直觉型。显然，为实现这几个转变，人机交互中的计算机应具有情感感情能力。情感感情计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的感情，并能针对人的感情做出智能、敏锐、友好反应的计算系统。
情感感情被用以预示各式不同的内心体验（如情绪、心境和偏好），情绪被用以预示非常短暂但强烈的内心体验，而心境或状态则被用以描述强度低但持久的内心体验。情感感情是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的感情，而不符合时则会引起人消极否定的感情。
情感感情具有三种成分：⑴主观体验，即个体对不同情感感情状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感感情状态发生时身体各部分的动作量化形式。表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式）、姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏、速度等方面的变化）；⑶生理唤醒，即情感感情产生的生理反应，是一种生理的激活水平，具有不同的反应模式。
概括来讲，情感感情的重要作用主要表此刻四个方面：情感感情是人适应活着的心理工具，能激发心理活动和行为的动机，是心理活动的组织者，也是人际通信交流的重要手段。从生物进化的角度俺们是可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。基本情绪是先天的，具有单独的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。人有五种基本情绪，它们分别为当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。而复杂情绪那么是由基本情绪的区别组合派生出来的。
情感感情测量包括对情感感情维度、表情和生理指标三种成分的测量。例如，我们要明确一自个的焦虑水平，应该使用问卷测量其主观感受，通过记录和剖析面部肌肉活动测量其面部表情，并用血压计测量血压，对血液样本进行化验，检测血液中肾上腺素水平等。
确定情感感情维度对情感感情测量有重要意义，由于只有确定了情感感情维度，才能对情感感情体验做出较为准确的评估。情感感情维度具有两极性，例如，情感感情的激动性可分为激动和平静两极，激动指的是一种强烈的、外显的感情状态，而平静指的是一种平安稳定安静的感情状态。心理学的感情维度理论认为，几个维度组成的空间包括了人类所有的感情。不过，情感感情到底是二维，三维，还是四维，研究者们并未达到完成共识。情感感情的二维理论认为，情感感情有两个重要维度：⑴愉悦度（亦有人提出用趋近-躲避来代替愉悦度）；⑵激活度，即与情感感情状态相联系的机体能量的程度。研究发现，惊反射可用做测量愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用做测量唤醒度的生理指标。
在人机交互研究中已使用过许多种生理指标，例如，皮质醇水平、心率、血压、呼吸、皮肤电活动、掌汗、瞳孔直径、事件相关电位、脑电EEG等。生理指标的记录需要特别规定的设备和技术，在进行测量时，研究者有时非常难分离各式混淆因素对所记录的生理指标的作用与影响。情感感情计算钻石的内容包括三维空间中动态情感感情信息的实时获取与建模，基于多模态和动态时序特征的感情识别与理解，及其信息融合的论理与方法，情感感情的自动生成理论及面向多模态的感情表达，以及基于生理和行为特征的大规模动态情感感情数据资源库的建立等。
欧洲和美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感感情计算系统的研究。剑桥大学、麻省理工学院、飞利浦公司等通过实施“环境智能”、“环境识别”、“智能家庭”等科研项目来开辟这一范畴。例如，麻省理工学院媒体实验室的感情计算小组研制的感情计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，紧接着由一个“情感感情助理”来调节流程以识别人的感情。假如你对电视讲座的一段内容展现出困惑，情感感情助理会重放该片段或者给予解释。麻省理工学院“氧工程”的研究人员和比利时IMEC的一份工作小组认为，开发出一种整合各式应用技术的“瑞士军刀”或许是提供移动情感感情计算服务的关键。而目前国内的感情计算研究关键在于，通过各式传感器获取由人的感情所引起的生理及行为特征信号，建立“情感感情模型”，从而创建个人情感感情计算系统。研究内容主要包括脸部表情处理、情感感情计算建模方法、情感感情语音处理、姿态处理、情感感情剖析、自然人机界面、情感感情机器人等。
情境化是人机交互研究中的新热点。自然和谐的智能化的人机界面的沟通能力特征包括：⑴自然沟通：能看，能听，能说，能触摸；⑵主动沟通：有预期，会提问，并及时调整；⑶有效沟通：对情境的变化敏感，理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同反馈与支持。而实现这几个特征在相当大的程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感感情研究所取得的新进展。大家需要知道人是怎样感知环境的，人会产生怎样的情感感情和意图，人怎样做出恰当的反应，从而帮助计算机正确感知环境，理解用户的感情和意图，并做出合适反应。于是，人机界面的“智能”不但应有高的认知智力，也应有高的情绪智力，从而有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感感情与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。
显然，情感感情交流是一个复杂的过程，不但受时间、地点、环境、人物对象和经历的作用与影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。在人机交互中，计算机需要捕捉关键信息，洞察人的感情变化，形成预期，进行调整，并做出反应。例如，经过对不同类型的用户建模（例如，操作方法、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的感情状态，利用有效的线索选择适合的用户模型（例如，依据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如，呈现方式、操作方法、与知识背景相关的决策支持等）;在对目前的操作做出即时反馈的并 且，还要对情感感情变化背后的目的形成新的预期，并激活对应的数据库，及时主动地提供用户所需的新信息。
情感感情计算是一个高度综合化的技术范畴。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的感情特点，设计具有情感感情反馈的人机交互环境，将有可能实现人与计算机的感情交互。迄今为止，有关研究已在人脸表情、姿态剖析、语音的感情识别和表达方面取得了一定的进展。
目前情感感情计算研究面临的挑战仍为多方面的：⑴情感感情信息的获取与建模，例如，细致和准确的感情信息获取、描述及参数化建模，海量的感情数据资源库，多特征融合的感情计算理论模型；⑵情感感情识别与理解，例如，多模态的感情识别和理解；⑶情感感情表达，例如，多模态的感情表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的作用与影响；⑷自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现，例如，情感感情计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，紧接着再以个性化的方式呈现给每个用户。
情感感情计算有宽广的应用前景。计算机经过对人类的感情进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的体验感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的感情世界。计算机的感情化设计可以帮到我们增添使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。在信息检索中，通过情感感情剖析的概念解析功能，可来提升智能信息检索的精度和效率。
展望现代科技的潜力，我们预期在未来的world世界中将也许会充满运作良好、操作容易、甚至具有情感感情特点的计算机。
情感感情和感情的不同是什么
情感感情与感情的不同具体如下：1。情感感情，是态度这一整体中的一部分，它与态度中的内向感受、意向具有协调一致性，是态度在生理上一种较复杂而又稳定的生理评价和体验。情感感情包括道德感和价值感两个方面，具体表现为爱情、幸福、仇恨、厌恶、美感等。情感感情：生活现象与人心的互相作用下，产生的感受。2。感情，是人各式的体验感觉、思想和行为的一种综合的心理和生理状态，是对外界刺激所产生的心理反应，以及附带的生理反应，如：喜、怒、哀、乐等。感情是自个的主观体验和感受，常跟心情、气质、性格和性情有关。感是思维概念，是感觉，情是依托、依赖，思想的互相依赖就是感情。感情
感情是情绪和情感感情的总称。认为情绪和情感感情是区别于认识的两种感情性的心理活动的形式。其中，情感感情是对感情性过程的感受和体验，情绪是这一体验和感受状态的过程。故情绪和情感感情是感情同一活动的两个方面，感情是包括情绪和情感感情的综合过程。在汉语中，常把情感感情过程的产物称为感情，或者把情感感情和感情看成是同义语。情感感情是人对客观事物是否满足本人的需要而产生的态度体验以及对应的行为反应。而感情是指人对客观事物的态度体验以及对应的行为反应，它通常来讲以人的需要为基础，是在所需的基础上产生和发展起来的。感情是一种心理活动，具有情景性、主观性、能动性和稳定性等特点；而情感感情只是人的一种主观体验，它不具备情景性和能动性，只有在特别规定的情景中才能产生。
情感感情与感情的不同具体如下：
1。情感感情，是态度这一整体中的一部分，它与态度中的内向感受、意向具有协调一致性，是态度在生理上一种较复杂而又稳定的生理评价和体验。情感感情包括道德感和价值感两个方面，具体表现为爱情、幸福、仇恨、厌恶、美感等。情感感情：生活现象与人心的互相作用下，产生的感受。
2。感情，是人各式的体验感觉、思想和行为的一种综合的心理和生理状态，是对外界刺激所产生的心理反应，以及附带的生理反应，如：喜、怒、哀、乐等。感情是自个的主观体验和感受，常跟心情、气质、性格和性情有关。感是思维概念，是感觉，情是依托、依赖，思想的互相依赖就是感情。
感情
感情是情绪和情感感情的总称。认为情绪和情感感情是区别于认识的两种感情性的心理活动的形式。其中，情感感情是对感情性过程的感受和体验，情绪是这一体验和感受状态的过程。故情绪和情感感情是感情同一活动的两个方面，感情是包括情绪和情感感情的综合过程。在汉语中，常把情感感情过程的产物称为感情，或者把情感感情和感情看成是同义语。
