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☆☆☆☆☆

韩诚 著

图书标签:

• 情绪分析
• 自然语言处理
• 文本挖掘
• 机器学习
• Python
• 情感计算
• 数据科学
• 人工智能
• NLP
• 情感分析

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560640532

版次：1

商品编码：11944606

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-05-05

页数：384

字数：310

内容简介

潜优生教育是困扰了人类数千年的世界级难题， 自孔子提出“异子而教”开始， 国内外无数教育家奋力探索、艰辛付出， 后进生现象终未能解决。本书是作者十多年实践经验的总结， 以“修身、齐家、治学、和天下”为核心，以六福为目标，以情绪为焦点， 运用6Q模块提供了大量案例和技术方法， 循序渐进、全面地介绍了情绪分析实践技术， 该技术的普及推广将为迅速有效地解决家庭教育中孩子多动、厌学、拖拉、早恋、退缩、说谎、叛逆等难题提供支持。大量实践证明， 情绪分析是开发个人潜能的选择。
作为潜能开发系列丛书之一， 本书适合家长、教师、 企业管理者、心理学从业者、社会工作者以及对潜能开发感兴趣的教练员和学员等人群阅读。

前言/序言

《情绪分析入门》—— 开启理解人类情感的钥匙 在这个信息爆炸的时代，理解和处理海量文本数据中的人类情感，已经成为一项至关重要的技能。从社交媒体上的用户反馈，到客户服务中心的沟通记录，再到新闻评论和文学作品，情感无处不在，潜藏着巨大的价值。《情绪分析入门》应运而生，它将带领您走进一个充满奥秘的世界——情绪分析，为您提供一把解锁人类情感的钥匙，让您能够更深入地理解文本背后的喜怒哀乐。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次引人入胜的探索之旅。我们将从最基础的概念讲起，循序渐进地揭示情绪分析的原理、方法和实际应用。无论您是计算机科学领域的学生，对自然语言处理（NLP）充满好奇的开发者，还是希望从数据中挖掘更多洞察的市场营销人员、产品经理，亦或是对人类情感表达方式感到好奇的普通读者，《情绪分析入门》都将为您提供一条清晰的学习路径，帮助您建立起对情绪分析的全面认识。 第一部分：情绪分析的基石——理解情感的本质 在正式进入技术细节之前，我们首先需要对“情绪”本身有一个更深刻的理解。情绪并非简单的“高兴”或“不高兴”，它是一个复杂且多维度的概念。在本书的第一部分，我们将深入探讨： 情感的定义与分类： 我们将回顾心理学中关于情绪的经典理论，例如朱莉娅·卡梅隆的“情感六大类”（快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶、厌恶）以及更细致的情感维度模型，如多维情感模型，理解不同情感之间的关联和差异。 文本中情感的表达方式： 人类如何通过语言来表达情感？我们将分析词汇的选择、语气、句法结构、修辞手法（如隐喻、反讽）等在情感表达中的作用。例如，使用“激动人心”和“略感失望”所传达的情感强度和方向是截然不同的。 情感分析的挑战： 为什么情绪分析如此具有挑战性？我们将讨论语言的模糊性、上下文依赖性、文化差异、以及个体表达习惯的差异如何使得准确的情感识别变得复杂。例如，“这真棒”在不同的语境下可能表达真诚的赞赏，也可能是尖锐的讽刺。 情绪分析的应用场景概览： 在我们深入学习技术之前，先对情绪分析的广阔应用有一个宏观的认识。我们将简要介绍情绪分析如何在社交媒体监控、品牌声誉管理、客户反馈分析、产品推荐、政治民意调查、甚至心理健康辅助等领域发挥作用，激发您对这项技术的兴趣。 第二部分：走进情绪分析的“引擎”——核心技术与方法 这一部分是本书的技术核心，我们将系统地介绍实现情绪分析的关键技术和常用方法。我们将尽量避免过于深奥的数学公式，而是侧重于概念的理解和方法的应用。 数据预处理： 原始文本数据往往是杂乱无章的，需要经过一系列的处理才能用于模型分析。我们将学习如何进行分词、去除停用词、词形还原/词干提取、以及处理表情符号和特殊符号等。这些步骤如同为数据“洗澡”，使其变得干净整洁。 特征提取： 如何将文本转化为计算机能够理解的“数值”？我们将介绍多种特征提取方法： 基于词典的方法： 介绍情感词典（如SentiWordNet, VADER）的工作原理，以及如何利用这些预先标注的情感词汇来计算文本的情感分数。我们将探讨词典方法的优缺点，以及如何构建和使用自定义词典。 基于机器学习的方法： 传统机器学习算法： 详细介绍朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）、逻辑回归（Logistic Regression）等经典机器学习算法在文本分类中的应用。我们将解释这些算法如何学习文本的模式并进行情感预测。 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）和 TF-IDF： 解释如何将文本表示为向量，以及TF-IDF如何衡量词语的重要性。 基于深度学习的方法： 词嵌入（Word Embeddings）： 介绍Word2Vec, GloVe等技术如何捕捉词语之间的语义关系，以及如何将词语转化为更具表现力的向量。 循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）： 解释这些模型如何处理序列数据，理解句子中的词语顺序和上下文信息，从而更准确地捕捉情感。 卷积神经网络（CNNs）在文本情感分析中的应用： 介绍CNNs如何提取文本中的局部特征，识别情感模式。 Transformer模型和预训练语言模型（如BERT, GPT系列）： 重点介绍这些革命性的模型如何通过注意力机制和海量数据预训练，极大地提升了文本理解和情感分析的性能。我们将深入理解这些模型的强大之处，以及如何在实践中应用它们。 情感分析的任务类型： 极性分析（Polarity Detection）： 预测文本是积极、消极还是中性。这是最基础也最常见的任务。 情感强度分析（Sentiment Intensity Analysis）： 预测情感的程度，例如“非常高兴”、“略有不满”。 情感分类（Emotion Classification）： 将文本归类到更具体的情感类别，如快乐、愤怒、悲伤、恐惧等。 方面级情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA）： 识别文本中提及的特定方面（例如，一款手机的“屏幕”或“电池寿命”），并分析对该方面的情感。这是当前研究的热点和难点。 第三部分：实践出真知——情绪分析的工具与应用 理论的学习最终要落到实践。《情绪分析入门》将带领您将所学知识付诸实践，并了解实际应用中的挑战和解决方案。 常用的情绪分析工具与库： Python生态系统： 重点介绍NLTK, spaCy, TextBlob, VADER等用于文本处理和情绪分析的Python库。我们将展示如何使用这些库进行快速的情感分析。 深度学习框架： 介绍TensorFlow, PyTorch等框架在构建和训练复杂情绪分析模型中的作用。 云服务API： 介绍Google Cloud Natural Language API, AWS Comprehend, Azure Text Analytics等提供的情绪分析服务，让您了解如何快速集成情绪分析功能。 真实世界的案例研究： 社交媒体情感分析： 如何分析Twitter、微博等平台上的用户情感，了解公众对某个话题、产品或事件的看法？我们将通过案例展示如何收集数据、构建模型并进行分析。 客户反馈与评论分析： 如何从电商评论、App Store评论、客服记录中提取用户的情感和意见，从而改进产品和服务？ 品牌声誉管理： 如何实时监控网络上关于品牌的讨论，及时发现和应对负面舆情？ 市场趋势预测： 通过分析大量文本数据中的情感变化，预测市场趋势和消费者偏好。 内容推荐系统： 如何根据用户的历史阅读偏好和情感倾向，推荐更符合其口味的内容。 情绪分析的局限性与未来展望： 偏见与公平性： 探讨模型中可能存在的偏见（如对特定人群的负面预测），以及如何努力构建更公平的模型。 多模态情感分析： 结合文本、图像、音频等多种信息进行情感识别，将是未来的重要发展方向。 动态情感演变： 研究情感随时间的变化规律，理解复杂的情感动态过程。 伦理与隐私问题： 讨论在收集和分析用户情感数据时，如何保护用户隐私和遵守伦理规范。 谁将受益于这本书？ 学生： 计算机科学、人工智能、语言学、心理学等专业的学生，为他们提供坚实的理论基础和实践指导。 开发者： 希望将情感分析功能集成到应用程序中的软件工程师和数据科学家。 产品经理/市场营销人员： 希望更深入地理解用户反馈、市场趋势和竞争对手动态的业务人员。 研究人员： 对自然语言处理和情感计算领域感兴趣的研究者，可以作为入门或拓展的参考。 任何对人类情感和语言互动感兴趣的人： 即使您没有技术背景，本书也能帮助您理解文本中隐藏的情感世界，提升您的沟通和信息解读能力。 《情绪分析入门》将不仅仅是一本书，它将成为您探索人类情感、驾驭海量文本数据、乃至更好地理解世界的得力助手。现在，就让我们一同踏上这段激动人心的情绪分析之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

老实说，我抱着一种半信半疑的态度开始读这本书的，因为“入门”这个词有时候会让人觉得内容会比较肤浅。但是《情绪分析入门》这本书完全颠覆了我的看法！它的深度和广度都超出了我的预期。书中的章节安排非常合理，从基础概念到高级模型，循序渐进，逻辑性极强。我尤其对关于情感词典构建的那部分印象深刻。作者详细地介绍了如何从零开始构建一个适合特定领域的情感词典，包括词义的歧义性处理、情感强度标注等方面。这部分内容非常有实践指导意义，我感觉自己真的能够动手去尝试构建一个自己的情感词典了！而且，它还不仅仅是理论的堆砌，书中穿插了大量的代码示例，虽然我不是一个编程大神，但作者提供的代码都是经过精心设计的，非常简洁明了，并且都有详细的注释，这让我能够跟着代码一步步地去理解算法的实现过程。我尝试着运行了几个例子，发现结果非常令人满意，这极大地增强了我的学习信心。书中还涉及了一些机器学习的基本原理，比如监督学习、无监督学习，以及在情绪分析中的应用，比如朴素贝叶斯、支持向量机等。这些内容对于想要深入了解情绪分析背后的技术原理的读者来说，是必不可少的。我感觉这本书不仅仅是教我“怎么做”，更是教我“为什么这么做”，让我能够从更深层次去理解情绪分析。

评分☆☆☆☆☆

这绝对是我读过的最棒的情绪分析入门书籍之一！它没有过多的理论堆砌，而是把复杂的概念拆解得非常易懂，并且充满了实际操作的指导。我特别喜欢书中关于“误导性文本”的讨论，比如如何识别反讽和幽默，这部分内容非常有挑战性，但也非常有价值。作者并没有回避这些难题，而是通过分析具体的案例，给出了他/她自己的见解和可能的解决方案，这让我对情绪分析的复杂性有了更深刻的认识，同时也激发了我对这些问题的思考。而且，书中还涉及了一些关于情感分析结果评估的指标，比如准确率、召回率、F1值等，并详细解释了它们在情绪分析中的意义。这对于我理解和评价情绪分析模型的性能至关重要。这本书的内容既有广度也有深度，让我觉得我不仅仅是在学习一门技术，更是在学习一种思维方式。

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，《情绪分析入门》这本书的价值远超它的定价！我一直对文本挖掘和情感分析很感兴趣，但苦于找不到一本既有深度又易于理解的书。这本书完全满足了我的需求。它在介绍基础概念的同时，也触及了当前情绪分析领域的一些前沿技术。我尤其对书中关于“多模态情绪分析”的初步探讨感到兴奋。虽然这部分内容不像前面几章那么详细，但它让我看到了情绪分析的未来发展方向，以及如何将文本、图像、语音等多种信息结合起来进行更全面的情绪判断。这对我来说是一个非常宝贵的启发。而且，书中提供的参考资料和进一步阅读的建议，也为我后续深入学习指明了方向。我感觉作者非常用心，不仅传授了知识，更激发了读者的求知欲。总而言之，这本书不仅仅是一本入门读物，更是一个引我进入情绪分析更广阔世界的敲门砖。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满好奇心的新手，我一直想找一本能够快速上手，并且能让我对一个新领域有一个整体把握的书。《情绪分析入门》这本书简直就是为我量身定做的！它没有冗长的背景介绍，直接切入主题，让我能在最短的时间内了解情绪分析的核心内容。第一章就用生动形象的例子解释了情绪分析的应用，比如分析用户评论来改进产品，或者监测社交媒体上的舆论导向。这些例子非常贴近生活，让我立刻感受到了情绪分析的价值和魅力。书的排版也很舒服，字体大小适中，行间距也恰到好处，长时间阅读也不会感到疲劳。我特别喜欢书中用到的插图和图表，它们很好地辅助了文字的解释，让一些抽象的概念变得直观易懂。比如，在讲解不同类型的情绪分析模型时，作者就用了一个流程图，清晰地展示了模型的输入、处理过程和输出，让我一眼就能看懂。更重要的是，这本书的语言风格非常幽默风趣，读起来一点都不枯燥。作者时不时会冒出一些有趣的段话，或者用一些生动的比喻来解释技术概念，让我觉得学习的过程充满了乐趣。我感觉自己不是在死记硬背，而是在和一位博学的朋友进行知识的交流。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性简直爆棚！我本来只是想随便翻翻，了解一下情绪分析大概是什么样的，结果完全被吸引住了，感觉每一页都充满了宝藏。我最喜欢的一点是，它不仅告诉你“是什么”，更告诉你“怎么做”。比如，书中提供了一个非常详细的关于如何收集和预处理文本数据的章节。这对于做任何数据相关的项目来说都是至关重要的一步，而这本书却把这个步骤拆解得非常细致，包括如何处理标点符号、去除停用词、分词等等，并且还给出了各种方法的优缺点分析。我之前一直觉得数据预处理很麻烦，但看了这本书之后，我感觉自己掌握了关键的技巧，做起来也顺手多了。而且，书中还包含了如何使用一些开源工具库来完成情绪分析任务的介绍，比如 NLTK、spaCy 等，这对我来说简直是太有帮助了！它不仅解释了这些工具的使用方法，还给出了实际的代码示例，让我可以直接复制粘贴，然后修改参数，就能跑出结果。这种“拿来即用”的学习方式，极大地降低了学习门槛，让我能够快速地将理论知识应用到实践中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书写风格非常独特，我很少能看到一本技术入门书籍能写得如此有“人情味”。作者似乎并没有把自己置于一个高高在上的“专家”位置，而是像一位和我一样正在探索这个领域的伙伴，一步一步地带领我前进。我特别欣赏书中对于“为什么”的深入探讨。比如，在介绍情感词典的构建时，作者并没有直接给出方法，而是先分析了为什么我们需要一个情感词典，它在情绪分析中扮演着怎样的角色，以及不同的情感词典可能存在的局限性。这种追根溯源的学习方式，让我能够对情绪分析的原理有一个更透彻的理解，而不是仅仅停留在“如何使用”的层面。而且，书中对一些概念的解释，非常有画面感，比如在解释词向量的时候，作者用了一个“词语之间的距离”来类比，让我一下子就抓住了核心思想。这本书的逻辑线非常清晰，每一个章节都是在前一章节的基础上展开，让我感觉学习过程是连贯且顺畅的，而不是零散的知识点堆砌。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的技术入门书，最重要的就是能够激发起读者的兴趣，并且让他们相信自己能够掌握这项技术。《情绪分析入门》这本书在这方面做得非常出色。它没有上来就用一大堆枯燥的数学公式和复杂的算法描述来吓退读者，而是用一种非常亲切、甚至有些“讲故事”的方式来介绍情绪分析。我尤其喜欢书中关于“情感的边界”这个话题的讨论。作者通过分析一些模棱两可的句子，阐述了情绪分析的复杂性和挑战性，比如讽刺、反语等情况，这让我意识到情绪分析并非易事，但同时也激起了我想要去攻克这些难题的欲望。书中的案例也选择得非常贴切，比如分析电影评论、产品评价等，这些都是大家日常生活中接触比较多的场景，所以很容易引起共鸣。作者的语言风格也很活泼，偶尔还会插入一些幽默的评论，让我觉得阅读的过程是一种享受，而不是一种负担。我感觉作者不仅仅是在传授知识，更是在传递一种学习的热情和探索精神。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到这本《情绪分析入门》真的像打开了一扇新世界的大门！我一直以来对 NLP（自然语言处理）都挺感兴趣的，尤其是在信息爆炸的时代，如何从海量文本中提炼出人们的情绪和态度，对我来说是个巨大的诱惑。这本书的封面设计就挺简洁大方的，那种深蓝色的背景搭配白色的字体，给人一种专业又亲切的感觉。拿到手的时候，沉甸甸的，一看就知道内容很扎实。我最喜欢的一点是，它没有上来就讲一堆高深的理论，而是从最基础的概念开始，一步步地引导读者，感觉就像一个经验丰富的老师在手把手地教你。比如，它会先解释什么是情绪分析，为什么它很重要，以及它在现实生活中有哪些应用场景，比如市场营销、社交媒体监测、甚至在心理健康领域。这些开篇的介绍让我对整个领域有了清晰的认识，也激发了我深入学习的兴趣。而且，这本书的语言风格非常平实易懂，即使是我这种之前对 NLP 了解不多的人，也能轻松理解。它没有使用太多晦涩难懂的专业术语，即使偶尔出现，也会有详细的解释和例子。这对于入门者来说简直是福音！我特别欣赏作者的耐心，感觉他/她真的站在读者的角度去思考，力求让每一个概念都能被清晰地传达。我迫不及待地想翻到后面的章节，看看它会介绍哪些具体的技术和方法，希望能学到实实在在的技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节设计真的太精巧了！我一直觉得很多技术书籍在介绍一个新概念时，要么就是过于碎片化，要么就是过于深奥。《情绪分析入门》在这方面做得非常出色。它就像是一条精心铺设的道路，一步步地引领着读者从起点走向终点。我最欣赏的是它对不同情绪分析方法的介绍，不仅有理论上的阐述，更有实践上的指导。例如，在讲解基于规则的方法时，作者详细介绍了如何构建一系列的规则和模式来识别文本中的情感倾向，并且给出了具体的规则示例，让我能立刻明白如何应用。然后，在过渡到机器学习方法时，它也没有生硬地跳跃，而是自然地解释了为什么机器学习方法在某些场景下更具优势，并且引入了诸如 TF-IDF、词向量等重要的特征工程技术。更让我惊喜的是，书中对深度学习在情绪分析中的应用也进行了初步的介绍，比如 RNN 和 LSTM 的基本原理，虽然没有深入到极致，但足以让我对这个前沿领域有一个初步的了解，并且知道未来可以往哪个方向继续深入学习。这种循序渐进、由浅入深的处理方式，对于完全没有基础的读者来说，简直是太友好了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计真的非常用心，每一页都充满了读者的体验感。我经常遇到一些技术书籍，虽然内容很好，但排版过于拥挤，字体也很小，读起来非常费劲。《情绪分析入门》这本书在这方面做得非常出色。字体大小适中，行间距舒适，而且章节之间的划分也很清晰，每个小节都有明确的标题，这使得我能够轻松地找到我想要阅读的内容。而且，书中的图表和代码示例都使用了醒目的颜色和清晰的格式，这极大地提高了我的阅读效率。最重要的是，作者在讲解技术概念时，非常注重与实际应用的结合。比如，在解释情感极性判断的算法时，它会结合具体的社交媒体评论例子，让我能直观地看到算法是如何工作的，以及它能解决什么样的问题。这种“理论与实践并重”的方式，让我觉得学习过程既充实又有成就感。