如果我告诉你事情不必如此，你会怎样？或者 自然语言处理和 更好的是，如果我告诉你有一种方法可以更好地理解书面交流中蕴含的情感，你会怎样？
嗯，有！它被称为自然语言理解 (NLU)。NLU 理解语言。要真正理解，我们必须知道单词和句子结构的定义，以及语法、情感和意图——请参考我们最初关于发短信的陈述。NLU 扩展了一种更为人熟知的语言能力，即分析和处理语言，称为自然语言处理 (NLP)。通过扩展 NLP 的功能，NLU 提供了上下文来理解任何文本中的含义。
情感分析 (SA) 使 NLU 更进了一步。情感分析可确定 whatsapp 号码数据 消息是正面的、负面的还是中性的。NLU 和 SA 共同生成数据，讲述企业和企业迫切想要了解的故事：客户对您的品牌、产品或服务的想法和感受。换句话说，“自然语言理解和情感分析是通过语言解读他人感受的绝妙方法。”
情绪分析为何重要
对于企业来说，情绪分析是圣杯。情绪分析让您了解客户的想法，告诉您他们的感受，并最终提供可操作的数据，帮助您更好地为他们服务。
情感分析是您的品牌的风向标。
情绪分析方法
无论我们是否意识到，自 21 世纪初以来，我们都在为情 优化您的本地可见性 绪分析数据做出贡献。借用《X 档案》中的一句话：数据就在那里。
消费者在以下情况下提供情绪信息：
- 回复询问您对 Door Dash 体验如何的电子邮件
- 为 Uber 司机提供评分
- 为他们喜欢（或不喜欢）的企业撰写 Google 评论
- 在推广产品的 Facebook 或 Instagram 帖子上发表评论
情绪分析决定了人们对相关主题、产品、服务或公司的看法或语气。第一步是对数据本身进行分类。底层方法决定了这一过程的具体运作方式。
那么如何从语言数据中得出情感呢？
机器学习和深度学习
机器学习采用算法，利用大量数据训练系统，以便根据所学知识采取行动。在这里，系统学会根据模式、关键词和序列识别信息，而不是理解信息的含义。
深度学习是机器学习的一个子集，它在所谓的人工神经网络中添加了知识层，以处理更复杂的挑战。
例如，假设您是一家物业管理公司，希望根据网站上的叙述性接收表为租户创建维修票务系统。基于机器学习的系统会将服务请求中使用的单词排序为“管道”、“电气”或“木工”，以便最终将它 香港领先 们发送给合适的维修专业人员。正如机器学习系统经过训练可以识别和排序请求一样，它也必须经过训练才能识别与情绪相关的术语，例如“紧急”、“严重”和“紧急”与“小”或“轻微”，并会分配正面、负面或中性评级。
机器学习和深度学习是所谓的“黑箱”方法。由于它们仅根据用于训练它们的数据进行自我训练，因此它们如何学习或学习什么并不透明。