选自realworldnlpbook
作者：MasatoHagiwara
机器之心编译
参与：GeekAI、路
本文介绍了如何利用AllenNLP，使用不到一百行代码训练情感分类器。
什么是情感分析？
情感分析是一种流行的文本分析技术，用来对文本中的主观信息进行自动识别和分类。它被广泛用于量化观点、情感等通常以非结构化方式记录的信息，而这些信息也因此很难用其他方式量化。情感分析技术可被用于多种文本资源，例如调查报告、评论、社交媒体上的帖子等。
情感分析最基本的任务之一是极性分类，换句话说，该任务需要判断语言所表达的观点是正面的、负面的还是中性的。具体而言，可能有三个以上的类别，例如：极其正面、正面、中性、消极、极其消极。这有些类似于你使用某些网站时的评价行为（比如Amazon），人们可以用星星数表示5个等级来对物品进行评论（产品、电影或其他任何东西）。
斯坦福的情感分析树库（TreeBank）
目前，研究人员发布了一些公开的情感分类数据集。在本文中，我们将使用斯坦福的情感分析树库（或称SST），这可能是最广为使用的情感分析数据集之一。SST与其它数据集最大的不同之处是，在SST中情感标签不仅被分配到句子上，句子中的每个短语和单词也会带有情感标签。这使我们能够研究单词和短语之间复杂的语义交互。例如，对下面这个句子的极性进行分析：
Thismoviewasactuallyneitherthatfunny,norsuperwitty.
这个句子肯定是消极的。但如果只看单个单词（「funny」、「witty」）可能会被误导，认为它的情感是积极的。只
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