識別和提取文字資料中表達的情緒、或觀點。目標通常是判斷文本是表達正面（正面）、負面（負面）還是中性（中性）的情緒。
情緒分析的目標：- 判斷文本的情感傾向：確定作者或說話者對特定主題、產品、服務、事件或個人的態度是正面的、負面的還是中立的。
- 提升情緒強度：除了情緒之外，還可以分析情緒的強度，例如非常正面、景點情緒等。
- 辨識情感的目標：分析文本中情感所指向的具體對像或方面，例如評論中對產品的哪些特性表達了不滿。
情感分析的層次：
情感分析可以在不同的文本層次進行：
- 文件層級（Document-level）：分析整個文件（例如一篇評論、一篇文章）所表達的整體情緒。
- 句子層次（句子層次）：分析單一句子所表達的情緒。
- 實體/面向層級（Entity/Aspect-level）：分析文本中關於特定實體或面向的觀點或情緒。例如，在一篇手機評論中，分析用戶對手機的電池、螢幕、相機等不同方面的評價。
情緒分析的應用場景：
情緒分析在許多領域都有廣泛的應用，包括：
- 社群媒體監控：分析使用者在社群媒體上對品牌、產品或活動的評論和討論，了解公眾輿論。
- 顧客回饋分析：分析顧客的評論、意見回饋和客服記錄，了解顧客滿意度，發現產品或服務的優缺點。
- 市場研究：分析新聞報導、部落格文章和論壇討論，了解市場趨勢和消費者偏好。
- 情緒分析：分析大眾對政治人物、政策或社會事件的看法。
- 金融領域：分析新聞報導、社群媒體和財經評論，預測市場情緒和股價波動。
- 推薦系統：根據使用者對商品的評價，為其他使用者推薦更符合其喜好的商品。
情緒分析的方法：
情感分析可以採用多種方法，包括：
- 基於字典的方法（基於字典的方法）：依賴預先建立的情緒字典，其中每個條目都帶有情感得分或筆記本標籤。透過分析文本條目中情感的出現並組合來判斷整體情感。
- 基於機器學習的方法（基於機器學習的方法）：使用標註良好的情緒資料分類模型，例如：
- 傳統機器學習模型：樸素貝葉斯（Naive Bayes）、支援支援機（Support Vector Machines，SVM）、邏輯迴歸（Logistic Regression）等。這些模型通常是基於詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF等文本表示方法。
- 深度學習模型：循環神經網路（Recurrent Neural Networks，RNN），特別是 LSTM 和 GRU，以及近年來廣泛應用的 Transformer 模型，例如 BERT、RoBERTa 等。這些模型能夠更好地捕捉文本的上下文資訊和語義關係。
總結：
情感分析是一個利用自然語言處理技術來識別和提取文本中情感訊息的過程。它在了解使用者意願、監控公眾意見並做出具有重要價值的數據驅動決策方面，並廣泛應用於各個領域。
