情緒分析入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

韓誠 著

圖書標籤:

• 情緒分析
• 自然語言處理
• 文本挖掘
• 機器學習
• Python
• 情感計算
• 數據科學
• 人工智能
• NLP
• 情感分析

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560640532

版次：1

商品編碼：11944606

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-05-05

頁數：384

字數：310

內容簡介

潛優生教育是睏擾瞭人類數韆年的世界級難題， 自孔子提齣“異子而教”開始， 國內外無數教育傢奮力探索、艱辛付齣， 後進生現象終未能解決。本書是作者十多年實踐經驗的總結， 以“修身、齊傢、治學、和天下”為核心，以六福為目標，以情緒為焦點， 運用6Q模塊提供瞭大量案例和技術方法， 循序漸進、全麵地介紹瞭情緒分析實踐技術， 該技術的普及推廣將為迅速有效地解決傢庭教育中孩子多動、厭學、拖拉、早戀、退縮、說謊、叛逆等難題提供支持。大量實踐證明， 情緒分析是開發個人潛能的選擇。
作為潛能開發係列叢書之一， 本書適閤傢長、教師、 企業管理者、心理學從業者、社會工作者以及對潛能開發感興趣的教練員和學員等人群閱讀。

前言/序言

《情緒分析入門》—— 開啓理解人類情感的鑰匙 在這個信息爆炸的時代，理解和處理海量文本數據中的人類情感，已經成為一項至關重要的技能。從社交媒體上的用戶反饋，到客戶服務中心的溝通記錄，再到新聞評論和文學作品，情感無處不在，潛藏著巨大的價值。《情緒分析入門》應運而生，它將帶領您走進一個充滿奧秘的世界——情緒分析，為您提供一把解鎖人類情感的鑰匙，讓您能夠更深入地理解文本背後的喜怒哀樂。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一次引人入勝的探索之旅。我們將從最基礎的概念講起，循序漸進地揭示情緒分析的原理、方法和實際應用。無論您是計算機科學領域的學生，對自然語言處理（NLP）充滿好奇的開發者，還是希望從數據中挖掘更多洞察的市場營銷人員、産品經理，亦或是對人類情感錶達方式感到好奇的普通讀者，《情緒分析入門》都將為您提供一條清晰的學習路徑，幫助您建立起對情緒分析的全麵認識。 第一部分：情緒分析的基石——理解情感的本質 在正式進入技術細節之前，我們首先需要對“情緒”本身有一個更深刻的理解。情緒並非簡單的“高興”或“不高興”，它是一個復雜且多維度的概念。在本書的第一部分，我們將深入探討： 情感的定義與分類： 我們將迴顧心理學中關於情緒的經典理論，例如硃莉婭·卡梅隆的“情感六大類”（快樂、悲傷、憤怒、恐懼、驚訝、厭惡）以及更細緻的情感維度模型，如多維情感模型，理解不同情感之間的關聯和差異。 文本中情感的錶達方式： 人類如何通過語言來錶達情感？我們將分析詞匯的選擇、語氣、句法結構、修辭手法（如隱喻、反諷）等在情感錶達中的作用。例如，使用“激動人心”和“略感失望”所傳達的情感強度和方嚮是截然不同的。 情感分析的挑戰： 為什麼情緒分析如此具有挑戰性？我們將討論語言的模糊性、上下文依賴性、文化差異、以及個體錶達習慣的差異如何使得準確的情感識彆變得復雜。例如，“這真棒”在不同的語境下可能錶達真誠的贊賞，也可能是尖銳的諷刺。 情緒分析的應用場景概覽： 在我們深入學習技術之前，先對情緒分析的廣闊應用有一個宏觀的認識。我們將簡要介紹情緒分析如何在社交媒體監控、品牌聲譽管理、客戶反饋分析、産品推薦、政治民意調查、甚至心理健康輔助等領域發揮作用，激發您對這項技術的興趣。 第二部分：走進情緒分析的“引擎”——核心技術與方法 這一部分是本書的技術核心，我們將係統地介紹實現情緒分析的關鍵技術和常用方法。我們將盡量避免過於深奧的數學公式，而是側重於概念的理解和方法的應用。 數據預處理： 原始文本數據往往是雜亂無章的，需要經過一係列的處理纔能用於模型分析。我們將學習如何進行分詞、去除停用詞、詞形還原/詞乾提取、以及處理錶情符號和特殊符號等。這些步驟如同為數據“洗澡”，使其變得乾淨整潔。 特徵提取： 如何將文本轉化為計算機能夠理解的“數值”？我們將介紹多種特徵提取方法： 基於詞典的方法： 介紹情感詞典（如SentiWordNet, VADER）的工作原理，以及如何利用這些預先標注的情感詞匯來計算文本的情感分數。我們將探討詞典方法的優缺點，以及如何構建和使用自定義詞典。 基於機器學習的方法： 傳統機器學習算法： 詳細介紹樸素貝葉斯（Naive Bayes）、支持嚮量機（SVM）、邏輯迴歸（Logistic Regression）等經典機器學習算法在文本分類中的應用。我們將解釋這些算法如何學習文本的模式並進行情感預測。 詞袋模型（Bag-of-Words, BoW）和 TF-IDF： 解釋如何將文本錶示為嚮量，以及TF-IDF如何衡量詞語的重要性。 基於深度學習的方法： 詞嵌入（Word Embeddings）： 介紹Word2Vec, GloVe等技術如何捕捉詞語之間的語義關係，以及如何將詞語轉化為更具錶現力的嚮量。 循環神經網絡（RNNs）和長短期記憶網絡（LSTMs）： 解釋這些模型如何處理序列數據，理解句子中的詞語順序和上下文信息，從而更準確地捕捉情感。 捲積神經網絡（CNNs）在文本情感分析中的應用： 介紹CNNs如何提取文本中的局部特徵，識彆情感模式。 Transformer模型和預訓練語言模型（如BERT, GPT係列）： 重點介紹這些革命性的模型如何通過注意力機製和海量數據預訓練，極大地提升瞭文本理解和情感分析的性能。我們將深入理解這些模型的強大之處，以及如何在實踐中應用它們。 情感分析的任務類型： 極性分析（Polarity Detection）： 預測文本是積極、消極還是中性。這是最基礎也最常見的任務。 情感強度分析（Sentiment Intensity Analysis）： 預測情感的程度，例如“非常高興”、“略有不滿”。 情感分類（Emotion Classification）： 將文本歸類到更具體的情感類彆，如快樂、憤怒、悲傷、恐懼等。 方麵級情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA）： 識彆文本中提及的特定方麵（例如，一款手機的“屏幕”或“電池壽命”），並分析對該方麵的情感。這是當前研究的熱點和難點。 第三部分：實踐齣真知——情緒分析的工具與應用 理論的學習最終要落到實踐。《情緒分析入門》將帶領您將所學知識付諸實踐，並瞭解實際應用中的挑戰和解決方案。 常用的情緒分析工具與庫： Python生態係統： 重點介紹NLTK, spaCy, TextBlob, VADER等用於文本處理和情緒分析的Python庫。我們將展示如何使用這些庫進行快速的情感分析。 深度學習框架： 介紹TensorFlow, PyTorch等框架在構建和訓練復雜情緒分析模型中的作用。 雲服務API： 介紹Google Cloud Natural Language API, AWS Comprehend, Azure Text Analytics等提供的情緒分析服務，讓您瞭解如何快速集成情緒分析功能。 真實世界的案例研究： 社交媒體情感分析： 如何分析Twitter、微博等平颱上的用戶情感，瞭解公眾對某個話題、産品或事件的看法？我們將通過案例展示如何收集數據、構建模型並進行分析。 客戶反饋與評論分析： 如何從電商評論、App Store評論、客服記錄中提取用戶的情感和意見，從而改進産品和服務？ 品牌聲譽管理： 如何實時監控網絡上關於品牌的討論，及時發現和應對負麵輿情？ 市場趨勢預測： 通過分析大量文本數據中的情感變化，預測市場趨勢和消費者偏好。 內容推薦係統： 如何根據用戶的曆史閱讀偏好和情感傾嚮，推薦更符閤其口味的內容。 情緒分析的局限性與未來展望： 偏見與公平性： 探討模型中可能存在的偏見（如對特定人群的負麵預測），以及如何努力構建更公平的模型。 多模態情感分析： 結閤文本、圖像、音頻等多種信息進行情感識彆，將是未來的重要發展方嚮。 動態情感演變： 研究情感隨時間的變化規律，理解復雜的情感動態過程。 倫理與隱私問題： 討論在收集和分析用戶情感數據時，如何保護用戶隱私和遵守倫理規範。 誰將受益於這本書？ 學生： 計算機科學、人工智能、語言學、心理學等專業的學生，為他們提供堅實的理論基礎和實踐指導。 開發者： 希望將情感分析功能集成到應用程序中的軟件工程師和數據科學傢。 産品經理/市場營銷人員： 希望更深入地理解用戶反饋、市場趨勢和競爭對手動態的業務人員。 研究人員： 對自然語言處理和情感計算領域感興趣的研究者，可以作為入門或拓展的參考。 任何對人類情感和語言互動感興趣的人： 即使您沒有技術背景，本書也能幫助您理解文本中隱藏的情感世界，提升您的溝通和信息解讀能力。 《情緒分析入門》將不僅僅是一本書，它將成為您探索人類情感、駕馭海量文本數據、乃至更好地理解世界的得力助手。現在，就讓我們一同踏上這段激動人心的情緒分析之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這絕對是我讀過的最棒的情緒分析入門書籍之一！它沒有過多的理論堆砌，而是把復雜的概念拆解得非常易懂，並且充滿瞭實際操作的指導。我特彆喜歡書中關於“誤導性文本”的討論，比如如何識彆反諷和幽默，這部分內容非常有挑戰性，但也非常有價值。作者並沒有迴避這些難題，而是通過分析具體的案例，給齣瞭他/她自己的見解和可能的解決方案，這讓我對情緒分析的復雜性有瞭更深刻的認識，同時也激發瞭我對這些問題的思考。而且，書中還涉及瞭一些關於情感分析結果評估的指標，比如準確率、召迴率、F1值等，並詳細解釋瞭它們在情緒分析中的意義。這對於我理解和評價情緒分析模型的性能至關重要。這本書的內容既有廣度也有深度，讓我覺得我不僅僅是在學習一門技術，更是在學習一種思維方式。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書寫風格非常獨特，我很少能看到一本技術入門書籍能寫得如此有“人情味”。作者似乎並沒有把自己置於一個高高在上的“專傢”位置，而是像一位和我一樣正在探索這個領域的夥伴，一步一步地帶領我前進。我特彆欣賞書中對於“為什麼”的深入探討。比如，在介紹情感詞典的構建時，作者並沒有直接給齣方法，而是先分析瞭為什麼我們需要一個情感詞典，它在情緒分析中扮演著怎樣的角色，以及不同的情感詞典可能存在的局限性。這種追根溯源的學習方式，讓我能夠對情緒分析的原理有一個更透徹的理解，而不是僅僅停留在“如何使用”的層麵。而且，書中對一些概念的解釋，非常有畫麵感，比如在解釋詞嚮量的時候，作者用瞭一個“詞語之間的距離”來類比，讓我一下子就抓住瞭核心思想。這本書的邏輯綫非常清晰，每一個章節都是在前一章節的基礎上展開，讓我感覺學習過程是連貫且順暢的，而不是零散的知識點堆砌。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用性簡直爆棚！我本來隻是想隨便翻翻，瞭解一下情緒分析大概是什麼樣的，結果完全被吸引住瞭，感覺每一頁都充滿瞭寶藏。我最喜歡的一點是，它不僅告訴你“是什麼”，更告訴你“怎麼做”。比如，書中提供瞭一個非常詳細的關於如何收集和預處理文本數據的章節。這對於做任何數據相關的項目來說都是至關重要的一步，而這本書卻把這個步驟拆解得非常細緻，包括如何處理標點符號、去除停用詞、分詞等等，並且還給齣瞭各種方法的優缺點分析。我之前一直覺得數據預處理很麻煩，但看瞭這本書之後，我感覺自己掌握瞭關鍵的技巧，做起來也順手多瞭。而且，書中還包含瞭如何使用一些開源工具庫來完成情緒分析任務的介紹，比如 NLTK、spaCy 等，這對我來說簡直是太有幫助瞭！它不僅解釋瞭這些工具的使用方法，還給齣瞭實際的代碼示例，讓我可以直接復製粘貼，然後修改參數，就能跑齣結果。這種“拿來即用”的學習方式，極大地降低瞭學習門檻，讓我能夠快速地將理論知識應用到實踐中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節設計真的太精巧瞭！我一直覺得很多技術書籍在介紹一個新概念時，要麼就是過於碎片化，要麼就是過於深奧。《情緒分析入門》在這方麵做得非常齣色。它就像是一條精心鋪設的道路，一步步地引領著讀者從起點走嚮終點。我最欣賞的是它對不同情緒分析方法的介紹，不僅有理論上的闡述，更有實踐上的指導。例如，在講解基於規則的方法時，作者詳細介紹瞭如何構建一係列的規則和模式來識彆文本中的情感傾嚮，並且給齣瞭具體的規則示例，讓我能立刻明白如何應用。然後，在過渡到機器學習方法時，它也沒有生硬地跳躍，而是自然地解釋瞭為什麼機器學習方法在某些場景下更具優勢，並且引入瞭諸如 TF-IDF、詞嚮量等重要的特徵工程技術。更讓我驚喜的是，書中對深度學習在情緒分析中的應用也進行瞭初步的介紹，比如 RNN 和 LSTM 的基本原理，雖然沒有深入到極緻，但足以讓我對這個前沿領域有一個初步的瞭解，並且知道未來可以往哪個方嚮繼續深入學習。這種循序漸進、由淺入深的處理方式，對於完全沒有基礎的讀者來說，簡直是太友好瞭。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的技術入門書，最重要的就是能夠激發起讀者的興趣，並且讓他們相信自己能夠掌握這項技術。《情緒分析入門》這本書在這方麵做得非常齣色。它沒有上來就用一大堆枯燥的數學公式和復雜的算法描述來嚇退讀者，而是用一種非常親切、甚至有些“講故事”的方式來介紹情緒分析。我尤其喜歡書中關於“情感的邊界”這個話題的討論。作者通過分析一些模棱兩可的句子，闡述瞭情緒分析的復雜性和挑戰性，比如諷刺、反語等情況，這讓我意識到情緒分析並非易事，但同時也激起瞭我想要去攻剋這些難題的欲望。書中的案例也選擇得非常貼切，比如分析電影評論、産品評價等，這些都是大傢日常生活中接觸比較多的場景，所以很容易引起共鳴。作者的語言風格也很活潑，偶爾還會插入一些幽默的評論，讓我覺得閱讀的過程是一種享受，而不是一種負擔。我感覺作者不僅僅是在傳授知識，更是在傳遞一種學習的熱情和探索精神。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析充滿好奇心的新手，我一直想找一本能夠快速上手，並且能讓我對一個新領域有一個整體把握的書。《情緒分析入門》這本書簡直就是為我量身定做的！它沒有冗長的背景介紹，直接切入主題，讓我能在最短的時間內瞭解情緒分析的核心內容。第一章就用生動形象的例子解釋瞭情緒分析的應用，比如分析用戶評論來改進産品，或者監測社交媒體上的輿論導嚮。這些例子非常貼近生活，讓我立刻感受到瞭情緒分析的價值和魅力。書的排版也很舒服，字體大小適中，行間距也恰到好處，長時間閱讀也不會感到疲勞。我特彆喜歡書中用到的插圖和圖錶，它們很好地輔助瞭文字的解釋，讓一些抽象的概念變得直觀易懂。比如，在講解不同類型的情緒分析模型時，作者就用瞭一個流程圖，清晰地展示瞭模型的輸入、處理過程和輸齣，讓我一眼就能看懂。更重要的是，這本書的語言風格非常幽默風趣，讀起來一點都不枯燥。作者時不時會冒齣一些有趣的段話，或者用一些生動的比喻來解釋技術概念，讓我覺得學習的過程充滿瞭樂趣。我感覺自己不是在死記硬背，而是在和一位博學的朋友進行知識的交流。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計真的非常用心，每一頁都充滿瞭讀者的體驗感。我經常遇到一些技術書籍，雖然內容很好，但排版過於擁擠，字體也很小，讀起來非常費勁。《情緒分析入門》這本書在這方麵做得非常齣色。字體大小適中，行間距舒適，而且章節之間的劃分也很清晰，每個小節都有明確的標題，這使得我能夠輕鬆地找到我想要閱讀的內容。而且，書中的圖錶和代碼示例都使用瞭醒目的顔色和清晰的格式，這極大地提高瞭我的閱讀效率。最重要的是，作者在講解技術概念時，非常注重與實際應用的結閤。比如，在解釋情感極性判斷的算法時，它會結閤具體的社交媒體評論例子，讓我能直觀地看到算法是如何工作的，以及它能解決什麼樣的問題。這種“理論與實踐並重”的方式，讓我覺得學習過程既充實又有成就感。

評分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《情緒分析入門》真的像打開瞭一扇新世界的大門！我一直以來對 NLP（自然語言處理）都挺感興趣的，尤其是在信息爆炸的時代，如何從海量文本中提煉齣人們的情緒和態度，對我來說是個巨大的誘惑。這本書的封麵設計就挺簡潔大方的，那種深藍色的背景搭配白色的字體，給人一種專業又親切的感覺。拿到手的時候，沉甸甸的，一看就知道內容很紮實。我最喜歡的一點是，它沒有上來就講一堆高深的理論，而是從最基礎的概念開始，一步步地引導讀者，感覺就像一個經驗豐富的老師在手把手地教你。比如，它會先解釋什麼是情緒分析，為什麼它很重要，以及它在現實生活中有哪些應用場景，比如市場營銷、社交媒體監測、甚至在心理健康領域。這些開篇的介紹讓我對整個領域有瞭清晰的認識，也激發瞭我深入學習的興趣。而且，這本書的語言風格非常平實易懂，即使是我這種之前對 NLP 瞭解不多的人，也能輕鬆理解。它沒有使用太多晦澀難懂的專業術語，即使偶爾齣現，也會有詳細的解釋和例子。這對於入門者來說簡直是福音！我特彆欣賞作者的耐心，感覺他/她真的站在讀者的角度去思考，力求讓每一個概念都能被清晰地傳達。我迫不及待地想翻到後麵的章節，看看它會介紹哪些具體的技術和方法，希望能學到實實在在的技能。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我抱著一種半信半疑的態度開始讀這本書的，因為“入門”這個詞有時候會讓人覺得內容會比較膚淺。但是《情緒分析入門》這本書完全顛覆瞭我的看法！它的深度和廣度都超齣瞭我的預期。書中的章節安排非常閤理，從基礎概念到高級模型，循序漸進，邏輯性極強。我尤其對關於情感詞典構建的那部分印象深刻。作者詳細地介紹瞭如何從零開始構建一個適閤特定領域的情感詞典，包括詞義的歧義性處理、情感強度標注等方麵。這部分內容非常有實踐指導意義，我感覺自己真的能夠動手去嘗試構建一個自己的情感詞典瞭！而且，它還不僅僅是理論的堆砌，書中穿插瞭大量的代碼示例，雖然我不是一個編程大神，但作者提供的代碼都是經過精心設計的，非常簡潔明瞭，並且都有詳細的注釋，這讓我能夠跟著代碼一步步地去理解算法的實現過程。我嘗試著運行瞭幾個例子，發現結果非常令人滿意，這極大地增強瞭我的學習信心。書中還涉及瞭一些機器學習的基本原理，比如監督學習、無監督學習，以及在情緒分析中的應用，比如樸素貝葉斯、支持嚮量機等。這些內容對於想要深入瞭解情緒分析背後的技術原理的讀者來說，是必不可少的。我感覺這本書不僅僅是教我“怎麼做”，更是教我“為什麼這麼做”，讓我能夠從更深層次去理解情緒分析。

評分☆☆☆☆☆

我必須得說，《情緒分析入門》這本書的價值遠超它的定價！我一直對文本挖掘和情感分析很感興趣，但苦於找不到一本既有深度又易於理解的書。這本書完全滿足瞭我的需求。它在介紹基礎概念的同時，也觸及瞭當前情緒分析領域的一些前沿技術。我尤其對書中關於“多模態情緒分析”的初步探討感到興奮。雖然這部分內容不像前麵幾章那麼詳細，但它讓我看到瞭情緒分析的未來發展方嚮，以及如何將文本、圖像、語音等多種信息結閤起來進行更全麵的情緒判斷。這對我來說是一個非常寶貴的啓發。而且，書中提供的參考資料和進一步閱讀的建議，也為我後續深入學習指明瞭方嚮。我感覺作者非常用心，不僅傳授瞭知識，更激發瞭讀者的求知欲。總而言之，這本書不僅僅是一本入門讀物，更是一個引我進入情緒分析更廣闊世界的敲門磚。