情感分析 AI 没有“心”却能“读心”

情感透析 2025年09月12日 21:54 2 aaron

　　互联网技术发展至今，人们的任何消费行为都可以通过 *** 进行信息共享。而商家也在利用这些信息做着重要的商业决策和营销方案。任何正面或负面的信息都左右着消费者的购买意向。

　　情感分析技术可以通过对好评及差评进行归因，帮助商家加强产品的迭代和优化。这其中，更有效的数据便成为让机器能够读懂人类情感的关键。优质的数据可以更好地教导机器去理解人类的意图，从而精准满足用户需求。

　　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。

　　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。

　　企业对消费者洞察的需求日益增长，这使得快速增长的情感分析技术正在为改善客户体验发挥巨大作用，甚至将在未来颠覆大量的行业。自然语言处理 (NLP) 技术使计算机能够阅读文本、理解语音，对其进行解释和总结，并判定其中的情绪。NLP 是包括情感分析等许多 AI 解决方案的推动力，它需要大量经过灵活处理、标记和清洗后的训练数据加以训练。

　　澳鹏 Appen 数十年来深耕语言学领域，积累了丰富的专业经验。我们的语言学家全程参与到人机交互 AI 的设计、开发和调整之中，帮助企业洞察用户行为的因果关系及相应的解决方案。目前，澳鹏 Appen 已助力众多行业领先的零售/电子商务、金融、保险、医疗、交通等企业成功落地了 NLP 项目。

　　我们为模型开发提供大量高质量的训练数据，帮助构建能够理解人类文本和语音并提取其中含义的智能系统，可应用于多种 AI 场景，例如聊天机器人、语音助手、搜索相关性等。我们在数据标注过程中内置了机器学习辅助功能，并采用严格的质检流程规范，在提高数据采集和标注生产率的同时，亦保障准确性及交付率。

　　通过使用该数据训练模型并返回与用户查询最相关的搜索结果，可以对搜索结果进行排名并改善用户体验。

　　借助我们的多语言专家来评估 NLP 模型（例如机器翻译模型和其他序列模型）所生成文本的自然性和相关性。

标签：隐式情感分析