因此，自，这使其分析变得复杂，因为自然地说话意味着多义和模糊。
这就是为什么有时谷歌不明白我们在问什么，因为它缺乏自然的背景。
我在同一个博客、 zmot 和小型企业在线营销中写过这个主题。
计算语言学负责研究人类语言并使用计算机程序对其进行处理。
具体来说，这门学科被称为“自然语言处理”，是人工智能的一部分。
自然语言处理的应用和问题
自然语言处理是近年来发展迅速的一门学科，然而人类语言是无政府状态的，难以分类和分析。
多义性、例外情况和极难系统化的短语是语言学家最头疼的问题。
在口语中，除了上述这些之外，还有语调（能够完全改变句子的意思）或手势 阿尔及利亚 whatsapp 号码列表 表达，因此想象一下建立一个坚实的系统来分析是多么复杂。
因此，自然语言处理试图在多个话语层面解决几个问题：
拼音。
形态的。
句法。
语义的。
务实。
对所有层次进行分类和
分析并不容易，最重要的是，要制定规则才能大规模分析一种感觉。
除了我即将讨论的情绪分析之外，自然语言处理如今 以应用于任何领域或数 还有很多应用。
互联网上的情感分析和观点挖掘，一些例子
至此，我们已经拥有了分析网络情绪的一切条件。
大数据、自然语言处理以及现在的观点挖掘，即应 马来西亚号码 用这两个元素（加上数据挖掘）来从用户所说的内容中识别和提取信息。
当然是主观信息。
情绪分析主要关注以下任务：
分析极性
了解对某个品牌的评论是正面的、负面的还是中性的。
分析产品特性
您能想象了解用户对产品的看法吗？
最简单的算法只能识别评论是正面的还是负面的，但先进的算法能够检测到细微差别。
1.实体检测
例如，bitext公司有一个能够检测文本中实体的工具，也就是说，它可以隔离实体并知道每个实体是什么。
bitext 示例
通过这种方式，他们可以分析和提取概念（例如拥有良好的售后服务）或将感受分为积极和消极。
2. 感知感官
情绪分析示例
在 bitext 公司提供的这个例子中，您可以看到积极、消极和中性情绪的定位。
3. 意见分歧
另一个舆论两极分化的很好例子，是英国“铁娘子”撒切尔夫人的逝世所引发的舆论。
意见两极分化
该研究通过 twitter 进行，由 pulsar platform 公司分析了超过 200,000 条推文。
结果就是这样。