情感分析也被称为情感分类、意图挖掘，通过提取特定的词或短语来判断一条内容是正面、负面还是中立。相对于客观事实，情感是主观的表达方式，用来描述一个人对某个特定话题的感受。情感分析的主要目的便是分析受众对某些产品、事件、人物或言语的看法。

在文本中，情感可以用两种不同的方式来表达。它可以是显性的，就是直接表达意见（例如：”这条裙子真好看”）；或是隐性的，即文本暗示意见（例如：”我的裙子去年被撑坏了”）。而大多数情感分析研究的重点是显性情感，因为这类情感更容易被发现和分析。

情感分析通常涵盖两个方面：

情感极性：分析情感的方向

情感强度：情感程度由高到低

如何做情感分析的数据标注？

NLP标注、实体标注和文本标注是情感分析中常见的数据标注方式。通过这一类的数据标注，能够训练机器读懂人类的情感，并在下次判断中对不同的情感进行分析。一条条文本、音频或语音数据，通过基于人工智能的情感分析模型被机器理解，再让机器去试图理解人类。

很多情感分析项目中牵扯到大量的文本标注。简单直白的显性文本类似“咖啡真好喝”可以要求标注人员直接标注出“正面”、“负面”或是“中立”；而涉及到隐性文本时则会有些复杂。因此，如果遇到如“讽刺”、“反讽“等情绪的表达时，标准就显得尤为重要，这将直接影响项目的进展周期和数据交付的质量。

为了尽可能地减少人为错误，标注团队需要经过严格的培训和考核。特别是在情感分析的相关场景下，往往没有明确的对错或答案，因此很难衡量其准确性。此时，严谨的项目章程和标准、规范化的标注流程和质检，可以改善标注过程中遇到的一系列疑难。

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