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随着互联网的普及和社交媒体的兴盛,人们表达意见和情感的渠道日益多样化。海量的文本数据蕴含着丰富的用户情感信息,如何有效地识别和分析这些情感,对于企业、政府和个人都具有重要的意义。情感分析技术应运而生,它利用自然语言处理和机器学习等技术,对文本数据进行分析,识别其中蕴含的情感倾向,例如积极、消极或中性。
传统的基于规则或词典的情感分析方法,依赖于人工构建的规则或情感词典,难以应对复杂的语言现象和新兴的网络词汇,泛化能力有限。而基于机器学习的情感分析方法,虽然能够自动学习文本特征,但往往需要大量标注数据进行训练,且模型的可解释性较差。
近年来,大型语言模型 (Large Language Models, LLMs) 的出现,为情感分析领域带来了新的机遇。LLMs 拥有强大的语言理解和生成能力,能够学习到丰富的语义知识和上下文信息,从而更准确地识别文本的情感倾向。
情感分析是指利用自然语言处理和机器学习等技术,对文本数据进行分析,识别其中蕴含的情感倾向。情感分析可以应用于多个领域,例如:
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