如何从社交媒体中提取情绪倾向信息？

当前，社交媒体上汇聚着海量的包含用户情绪倾向的文本信息。通过对社交媒体中情绪倾向信息的提取，可应用于舆情分析、危机排查防范、内容推荐、信息预测等诸多方面。

一、什么是情绪倾向信息提取

情绪倾向信息提取：情绪倾向信息提取旨在提取出文本中针对某个对象评价的态度，包括但不限于具体的事件、活动、人物、单位主体等。

二、情绪倾向信息分析方法

根据使用方法的不同，情绪倾向信息分析方法多被划分为以下三种：

1.基于情感词典的情感分析方法

基于情感词典的分析方法的普遍做法是，首先使用现成的情感词典对需要分析的文本进行情感词匹配，然后汇总情感词计算出整体评分，最后得到文本的整体情感倾向。目前使用较多的中文情感词典主要有两种：一种是BosonNLP情感词典，另一种是知网推出的情感词典。

2.基于传统机器学习的情感分析方法

机器学习是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。基于此的情感分析方法主要是采用有监督的学习方式，在有标注的训练语料上训练一个情感分类器，然后用于未标注数据的情感极性及具体情感属性预测。

3.基于深度学习的情感分析方法

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。以此为基础的情感分析方法会自动提取文本特征，并通过神经网络学习文本中所蕴含的语义信息，达到情感分析的目的。

三、情绪倾向信息提取工具

识微商情监测系统，具备7*24小时的全网实时监测能力，通过简单的监测主题设置后：

1.可按照时间维度提取网民情感变化情况，

2.可支持分地域舆情数据对比分析，即提取不同地域的网民情感差异；

3.可支持对主流、官方、小众等媒体间的情感表达进行提取；

4.亦支持分人群提取情感差异，即意见领袖的情感态度如何、普通网民的情感态度如何、官方群体的情感态度如何等尽在掌握；

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