本篇文章给大家谈谈python机器学习情感分析，以及python nlp 情感分析对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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情感分析的方***
数据挖掘通过对文档的数据收取，进行情感分析的方***之一。多种方法共同应用情感分析是主体的话，文本分类、机器学习、数据挖掘都是方式方法。这些方法可以共同应用在一个情感分析中，也可以分别独立存在。
言语和行为：情感可以通过言语和行为来表现，如亲密的接触、抚摸、搂抱等。生理反应：情感可以导致生理上的反应，如心率加快、呼吸加深、出汗等。需要注意的是，情感的表现是多样且个体差异很大的。
跨领域情感分析跨领域情感分析在情感分析中是一个新兴的领域，目前在这方面的研究不是很多，主要原因是目前的研究还没有很好的解决如何寻找两个领域之间的一种映射关系，或者说如何寻找两个领域之间特征权值之间的平衡关系。
诗人以孤雁自比，表达了对漂泊生涯的苍凉感慨和对故乡亲人的思念之情，全诗用了比喻手法，将自己的人生感慨和思想情感寄托在对孤雁的描写上。这里需要我们通过孤雁这一“寄托”的形象去分析作者深藏在艺术形象里的“本意”。
情感分析是自然语言处理中的什么技术呢?
情感分析是自然语言处理中的一项重要任务，它可以分析文本中蕴含的情感极性（如积极或消极等）。分词技术在情感分析中也起到了至关重要的作用。
情感解析技术实质上也就是人工智能中的自然语言处理技术中的一种。也许前两年我还很难回答你这个问题，不过随着机器学习技术、硬件迭代等因素这两年人工智能得到了极大的发展，自然语言处理也就有了越来越多地实用价值。
自然语言处理技术（NLP）是一种让计算机能够理解和处理人类语言的技术。在智能客服领域，NLP可以帮助智能客服系统识别、分析和理解客户的问题，从而提供准确的回答和解决方案。
其中，分词是中文自然语言处理中的基础步骤，可以将句子切分成有意义的词语，为后续任务提供基础。在情感分析任务中，需要对文本的情感进行分类，通常***用机器学习算法，对文本进行特征提取和分类。
NLP是自然语言处理的缩写，它是一系列技术和方法，旨在让计算机能够理解人类语言，进行智能处理和分析。
情感分析之TF-IDF算法
1、通常在计算TF-IDF之前，会对原始词频tf（t，d）做归一化处理，TfidfTransformer是直接对tf-idf做归一化。
2、log表示对得到的值取对数。TF-IDF=词频（TF）*逆文档频率（IDF）TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。
3、TF-IDF实际上是：TF * IDF。主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高（即TF高），并且在其他文章中很少出现（即IDF高），则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
4、IDF：逆文本频率指数 TF-IDF=TF*IDF 我们举例说明，TF词频的，是指一个词出现在页面中的次数，如果一篇文章的总词语数是200，而“网站优化”这个词出现了4次，那么这个词频TF=4/200，也就是0.02。
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