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情绪分析也称为情绪分类或观点挖掘，允许您通过提取特定单词或短语来确定内容是正面、消极还是中性。情绪识别的主要目的是分析公众对某些产品、事件、人或想法的看法。过去几年来，该领域取得了重大进展，这主要是由于用户生成的情绪识别数据空前增长。它现在有无数的应用，为大企业、政治、心理学和社会学提供见解。

本基本指南旨在概述情绪识别：基本面、各种类型的情绪分类、工作原理、应用和该领域面临的挑战。我们直接进去看吧！

什么是情绪？

与客观事实相反，情感是用于描述一个人对特定主题或主题的感受的主观表达。虽然许多人可以互换使用“情绪”和“情感”，但这两个概念之间存在根本区别。情绪意味着对目标更有组织的倾向，而情感则描述了非自愿的生理反应。

在文本中，情绪可以用两种不同的方式表达。它可以是露骨的，直接表达意见（例如，“这种巧克力很好吃”），也可以是隐含的，文本暗示意见（例如，“我的智能手机在短短一周内就坏了”）。大多数情绪识别研究都集中在露骨的情绪上，因为通常更容易发现和分析。

情绪的目标可以是一个对象、一个概念、一个事件、一个人或几乎任何东西。在电影或产品评论的情况下，通常很容易发现文本的主题。

为了衡量观点，情绪评分通常由两个方面组成：极性和强度。

情绪极性是指情绪的方向（从消极到积极）。

情感强度描述了情感的力量（从低到高）。

为什么情绪识别很重要？

无论您是进行市场调查还是做出简单的日常决策，在做出自己的选择之前，我们都会听取其他人的意见。包含数百万电影收视率、论坛线程、社交媒体帖子、消费者报告和餐厅评论的网络平台使互联网上的任何人都可以随时获得消费者意见。大量的用户生成内容为文本分析提供了成熟的信息宝库。

好的情绪识别引擎可以自动将原始的非结构化内容转换为结构化数据，概述如何接收产品、服务或品牌。这些数据反过来对商业应用、决策者、社会科学家等非常有用。通过积极监控消费者的态度和意见，最终用户能够检测到意见的微妙变化，并随时适应受众不断变化的需求。

情绪识别的目标

情绪识别可以进一步简化为两个单独的任务：

主观性分类：将文本分类为客观或主观。

极性分类：将文本归类为积极、消极或中立的观点。

这个过程发生在许多结构层面，从整个文档到单个单词。为您的用例选择适当的情绪识别级别可以大大提高模型的准确性和覆盖范围。

情绪识别应用

用于情绪识别的用例种类繁多。特别是，该技术正在对面向客户的业务领域产生变革性影响。从与客户建立牢固的关系到解决客户服务问题，情绪识别可以通过多种方式改善您的运营。它的一些最常见的应用在以下领域：

客户服务：情感分析最有价值的方面之一是它能够根据文本的内容对其进行分类。情绪识别工具使您能够根据语气的紧迫性和情感强度解析和排序客户查询，让您的团队首先处理最不满意的客户。同样，使用情绪分类来监控您的反馈渠道可以向您展示服务的哪些方面对您的客户来说问题最大。沃丰科技的会话分析能够将客户的情绪分为正向和负向，根据不同的情绪进行针对性用户回访和应答，提供个性化的服务。在用户情绪激烈时，能够及时预警，帮助企业及时进行有效干预。

社交媒体：情绪识别特别适合分析您的社交媒体品牌。虽然许多现有的分析能够测量对话量，但情绪识别也允许您测量对话的质量。换句话说，它确切地向您展示了所有这些人对您的组织的看法。使用机器学习，可以找出导致参与度的原因，并实时衡量参与度。这允许您快速行动，利用积极的情绪，并在问题演变时直接做出回应。在社交媒体上，情绪识别的准确性快速拉近距离、进行针对性输出的重要方式。

营销：为某些客户人口统计构建情感档案的能力对您的营销团队非常有价值。情绪识别可以通过查看产品或服务更新及其在线接收来提供一系列有用的分析。从比较不同市场对您品牌的情绪，到深入研究客户对新闻稿的反应，情绪识别可以通过多种方式帮助您使品牌与客户期望保持一致。当然，这不仅适用于您的数据。情绪识别也可以帮助您从竞争中学习。通过研究人们如何与您的竞争对手互动，您可以发现进一步的改进领域，发现您的关键差异，并避免犯与他们相同的错误。