1. 什么是情感分析（别名：观点提取，主题分析，情感挖掘。。。）
应用：
1）正面VS负面的影评（影片分类问题）
2）产品/品牌评价: Google产品搜索
3）twitter情感预测股票市场行情/消费者信心
2. 目的
利用机器提取人们对某人或事物的态度，从而发现潜在的问题用于改进或预测。
这里我们所说的情感分析主要针对态度（attitude）。
注：Scherer 情感状态类型主要可以分为：
情绪（emotion）：有一定原因引发的同步反应。例如悲伤（sadness），快乐（joy）
心情（mood）：没有明显原因引发的长期低强度的主观感受变化。例如忧郁（gloomy），倦怠（listless）
人际立场（interpersonal stance）：对他人的特定反应。例如疏远（distant），冷漠（cold）
态度（attitude）：对特定人或事物的带有主观色彩的偏好或倾向。喜欢（like），讨厌（hate）
个性特质（personal traits）：相对稳定的个性倾向和行为趋势。例如焦虑（nervous），渴望（anxious）
具体定义可以参考这篇文章
3. 情感分析的内容
考虑到态度可以具体分成一下内容：
1) 态度的持有者（source）
2) 态度的目标（aspect）
3) 态度的类型：一系列类型如喜欢（like），讨厌（hate），珍视（value），渴望（desire）等；或着简单的加权极性如积极（positive），消极（negative）和中性（neutral）并可用具体的权重修饰
4) 态度的范围：某句话/全文
因此情感分析的目标可以分为一下几种：
初级：文章的整体感情是积极/消极的？
进阶：对文章的态度从1-5打分
高级：检测态度的目标，持有者和类型
4. 基准算法（Baseline Algorithm）
极性检测（Bo Pang et.al. Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques. EMNLP-2002, 79-86）
数据样例： IMDB影评数据
步骤：
