情感分類是什么自然語言情感分類 _生活百科

在暨南大學(xué)新聞與傳播學(xué)院與師生進(jìn)行了講座交流。這次交流會(huì)上許教授主要分享了他們團(tuán)隊(duì)在心情搜索、情緒傳播和信息傳播三個(gè)方面的研究。
許教授談到社會(huì)情緒作為社會(huì)循環(huán)的命脈，通過監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)其變化，倒推出社會(huì)心里的變化、預(yù)測(cè)社會(huì)態(tài)度的變化，進(jìn)而提前預(yù)知人們未來的行為，其重要性不言而喻。
首先許教授分享了Moodlens的應(yīng)用案例。Moodlens是國際上首個(gè)基于表情符號(hào)的中文微博的情感分析系統(tǒng) 。運(yùn)用Moodlens對(duì)2011年異常事件檢測(cè)可以看到憤怒、高興、低落以及厭惡四類情緒整年的變化趨勢(shì)，及觀察背后對(duì)應(yīng)的具體社會(huì)事件人們的情緒變化趨勢(shì) 。
許教授隨后講到“心情搜索”是一款基于文本情緒分析的搜索引擎系統(tǒng) 。該系統(tǒng)將網(wǎng)絡(luò)文本情緒分為憤怒、高興、低落以及厭惡四類，通過機(jī)器學(xué)習(xí)方式自動(dòng)識(shí)別文本情緒。比如對(duì)百事可樂一定時(shí)間內(nèi)的文本情緒分析發(fā)現(xiàn)百事可樂喝出死金魚事件及致癌門消息引爆網(wǎng)友憤怒情緒。
沃德社會(huì)氣象臺(tái)是利用情緒大數(shù)據(jù)模型開發(fā)的“網(wǎng)民情緒分析平臺(tái)” 。通過對(duì)2014年烏魯木齊火車南站的暴恐事件進(jìn)行輿情分析后，將基本情緒增加為五種，即新增恐懼情緒。在4月29日至5月2日時(shí)間段內(nèi)人們的恐懼情緒高達(dá)75.9% 。
在許教授大量的案例分享中發(fā)現(xiàn)，情緒分析數(shù)據(jù)在實(shí)際生活中非常實(shí)用且有重要意義。比如進(jìn)行傳播路徑分析與關(guān)鍵人物挖掘；形成中國網(wǎng)民消費(fèi)情緒指數(shù)，量化消費(fèi)者的評(píng)價(jià) ，進(jìn)而做品牌消費(fèi)決策；甚至高準(zhǔn)確率地預(yù)測(cè)選舉，并能有效地預(yù)測(cè)和票房。
在本節(jié)許教授分享了弱連接在網(wǎng)絡(luò)信息傳播中的作用。在傳統(tǒng)社會(huì)，每個(gè)人接觸最頻繁的是親人、同學(xué)、朋友和同事，這是一種“強(qiáng)連接” 。同時(shí)還存在另外一類更為廣泛的、然而卻是松散的“弱連接”關(guān)系，例如一個(gè)無意間被人提到的人。有學(xué)者發(fā)現(xiàn)當(dāng)人們?cè)谡夜ぷ鲿r(shí)“弱連接”往往更有用。
在許教授的研究中發(fā)現(xiàn)強(qiáng)連接是主動(dòng)的推送消息給好友，而弱連接的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制更能實(shí)現(xiàn)延續(xù)傳播。且刪除弱連接比刪除強(qiáng)連接對(duì)信息傳播的影響更大。
卡萊爾認(rèn)為歷史歸根結(jié)底是偉人們的歷史，恩格斯卻說決定歷史發(fā)展的是“行動(dòng)中的群眾” 。究竟是英雄創(chuàng)造歷史還是群眾創(chuàng)造歷史？
為了更好探索社交媒體流行趨勢(shì)的創(chuàng)造者，許教授團(tuán)隊(duì)利用近兩億條微博數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流行語在微博傳播中存在雙峰現(xiàn)象情感分類是什么，即在第一次傳播中并沒有形成社交媒體流行語情感分類是什么，第二次傳播卻成功了。進(jìn)一步對(duì)傳播過程進(jìn)行對(duì)比分析后發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)流行語在傳播的早期階段，普通用戶參與的比例對(duì)是否引發(fā)流行起關(guān)鍵作用，由更高比例普通用戶參與的傳播才能創(chuàng)造真正的社會(huì)潮流，并最終形成大規(guī)模的流行趨勢(shì) 。許教授總結(jié)為“大眾參與很重要，早期介入更關(guān)鍵” 。
古人云“好事不出門，壞事行千里”情感分類是什么。那么正面消息與負(fù)面消息誰更容易傳播？許教授通過信息傳播的情緒相關(guān)性分析后總結(jié)到“好事不出門，怒火燒千里”，即憤怒是相關(guān)性最強(qiáng)和網(wǎng)絡(luò)群體中最容易傳播的情緒。該成果曾被BBC自然語言情感分類、CNN、華盛頓郵報(bào)、紐約時(shí)報(bào)、麻省理工技術(shù)評(píng)論、發(fā)現(xiàn)頻道和新華網(wǎng)等來自90多個(gè)國家的數(shù)百家媒體廣泛報(bào)道自然語言情感分類。從青島“宰”游客輿情分析可以看到網(wǎng)民的憤怒傳播程度。
都說美國總統(tǒng)特朗普是位“社交媒體總統(tǒng)”，不時(shí)在推特上說一些粉絲和支持者想聽的話，內(nèi)容不乏囂張且備具爭(zhēng)議。在特朗普當(dāng)選總統(tǒng)前后，多家媒體均引用許教授團(tuán)隊(duì)的這一結(jié)果分析道特朗普當(dāng)選總統(tǒng)是成功的利用了憤怒情緒的傳播。
在分享會(huì)的最后許教授提出“發(fā)而皆獨(dú)立，謂之和” ，即如果個(gè)人喜怒哀樂的情緒都是獨(dú)立表達(dá)而非受他人情緒的影響，則稱之為和，如果能達(dá)到和，社交媒體就會(huì)成為傳播信息而不傳染情緒、開放和理性溝通的群體智慧空間。社交媒體才會(huì)讓我們的生活變得更快樂。
【情感分類是什么自然語言情感分類】許可，教授，博士生導(dǎo)師，工作于北航軟件開發(fā)環(huán)境國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。獲全國百篇優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)和中創(chuàng)軟件人才獎(jiǎng) 。《中國科學(xué):信息科學(xué)》等期刊編委。研究方向包括算法、數(shù)據(jù)挖掘和網(wǎng)絡(luò) 。研究成果發(fā)表于AIJ、JAIR、IJCAI、AAAI、KDD、ACL、ToC和TPDS等人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理和網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的國際期刊與會(huì)議。提出的RB模型被廣泛應(yīng)用于國際算法競(jìng)賽和算法研究，并被大篇幅寫入圖靈獎(jiǎng)得主Knuth的《計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)》和國內(nèi)外教材等20余本書籍。近年來開展了社交媒體與信息傳播的研究，相關(guān)成果發(fā)表于KAIS、PRE和JCMC等計(jì)算機(jī)、物理和傳播學(xué)領(lǐng)域的國際權(quán)威期刊，有關(guān)情緒傳播的成果被BBC自然語言情感分類、CNN、華盛頓郵報(bào)和紐約時(shí)報(bào)等主流媒體廣泛報(bào)道，并被寫入教材、暢銷書，以及計(jì)算機(jī)、、經(jīng)濟(jì)、新聞、心理學(xué)和金融等領(lǐng)域的10多本書籍。

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