一段时间以来，企业一直在尝试从各 驱动的动态情绪影响 种内容中获取见解。随着自动化数据收集变得越来越容易，几乎任何人都可以进行情绪分析。
虽然它经常被研发部门用于产品分析，或被金融机构用于推动 驱动的动态情绪影响 投资决策，但这些并不是唯一的用例。它已被广泛应用于学术和政治研究，例如， 衡量通货膨胀 或者 追踪游说遍布美国各地。
情绪分析并非全新事物
然而，有些用例会遇到一个问 新西兰手机号码数据 题，那就是影响。如果你像一些研究人员所做的那样，试图 预测结果通过 情绪来了解选举结果，显然即使其他所有条件相同，某些账户也会比其他账户更有影响力。
虽然我们通常可以直观地判断文本内容中的 为什么我们应该教授人类进步的历史，与 Marian Tupy 一起 情绪，但将这种知识传授给机器是一项相当复杂的任务。大多数时候，至少现在， 机器学习 被使用。
如何衡量情绪？
通常，训练数据集由大量标记为积极、中性或 知 新闻 美国 识 消极的数据（句子）组成。然后，机器学习模型会学习语法、单词和情绪之间的相关性。
训练完成后，机器学习模型可以接受各种句子或段落的文本，并评估其中隐藏的情绪。目前，它是情绪分析的首选方法。
您可以以极低的价格使用各种强大的工具。最受欢迎的选项之一是 ，它可以处理大量数据，不仅可以提供情绪分析，还可以概述实体、分析语法和对主题进行分类。