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情感分析产品说明ppt-20160403
eRS情感分析運作原理Data MiningSentiment Analysis採用由Google提供的詞向量轉化模型，該模型利用深度學習方法將文本數據轉化為句向量。網絡非結構化數據文本清洗形成句向量Doc2vec將大量訓練集，使用機器學習，進行情感分類。正則表達式依照分析需求，提取有用文字符號。Modeling全渠道網絡爬蟲分類器分詞算法結構化中文語料中文分詞情感值輸出由於由於中文不像英文一樣有天然的分詞，所以必須對文本進行額外分詞。情感分析-針對單一文本與總體事件分析情感來源內容情感Facebook這間餐廳不好吃。negativeWechat這間餐廳符合口味，服務好，環境佳。positive論壇這間餐廳每到用餐時間，門庭若市，都要排很久，非常熱門。positive新聞報導新餐廳開幕，消費者評價佳positive根據分析，民眾對該餐廳評價偏向正面。針對不同來源文本，分別經過模型求出情感值，並根據總體事件的所有文本，計算並描述網民對該事件(議題、品牌，政策等)的總態度。情感分析-針對單一事件 洞悉網民態度分佈35%65%針對單一事件，在全部的網絡渠道中，綜合所有來源，計算網民意見分佈，例如澳門民眾針對某品牌手機，在2015年間，共有10000條評論，3500條傾向正面，6500條傾向負面，則澳門民眾對該手機總體評價偏向負面。情感分析-監測單一事件的正負面討論量及輿論方向變化PositiveNegative針對單一的事件(例如政策討論)，監測隨時間的正負面評論消長趨勢，並分析出輿論偏向，例如針對某公共政策的討論，追蹤每個時間點的正負面評論數(bar chart)，再計算整體輿論對該政策討論，偏向正面或負面(line chart)，深度掌握議題趨勢及輿論的方向與數量。情感分析-針對兩個以上事件的情感變化趨勢對比iosPositiveNegativeios針對兩個以上的事件，對比隨時間的正負面評論變化，例如針對澳門網民，對ios及android兩大手機系統的評論趨勢變化，進行分析，對比其消漲關係。情感分析-分析網民討論什麼? 怎麼討論?網民討論什麼?服務品質WiFi顏色價格螢幕維修RAM更新效能NegativePositive滿意便宜過熱當機快速不穩定實惠良好更新網民怎麼討論?利用分詞、情感分析，搭配詞性判斷，可以定位出，網民的討論情緒為正(或為負)的時候，討論的對象是什麼? 以及如何討論?例如分析某品牌手機，網民對該品牌哪些主題(功能)有好的討論，哪些有不好的討論，以及如何討論?
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