Câu hỏi: Làm thế nào để xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong việc phân tích cảm xúc của văn bản?

Câu trả lời:
Để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong việc phân tích cảm xúc của văn bản, bạn có thể thực hiện các bước sau:

1. Tách từ (tokenization): Bắt đầu bằng việc tách từ để chia văn bản thành các thành phần nhỏ hơn như từ và câu.
2. Phân loại cảm xúc: Sử dụng các mô hình học máy hoặc từ điển cảm xúc để xác định cảm xúc trong các token hoặc câu. Ví dụ: gán nhãn “tích cực,” “tiêu cực,” hoặc “trung lập” cho mỗi token.
3. Xử lý đặc trưng: Tính toán các đặc trưng thống kê về cảm xúc trong văn bản, ví dụ: tỷ lệ các từ tích cực và tiêu cực, hoặc điểm số cảm xúc tổng hợp.
4. Phân tích cảm xúc tổng hợp: Từ các thông tin về cảm xúc của các token hoặc câu, bạn có thể tính toán tổng điểm cảm xúc của văn bản hoặc xác định cảm xúc chung của nó (ví dụ: tích cực, tiêu cực, trung lập).

Phân tích cảm xúc văn bản có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ theo dõi tình hình truyền thông xã hội đến đánh giá ý kiến khách hàng và đánh giá sản phẩm.