網(wǎng)友解答: 感謝邀請。樓主所說的輿情分析應(yīng)該是與時下流行的機器學(xué)習(xí)相關(guān)的輿情分析吧，說說自己積累的一點經(jīng)驗。1、首先是應(yīng)該獲取要分析的語料2、人工為語料做標(biāo)簽，比如分析用戶對產(chǎn)品的評價，

感謝邀請。

樓主所說的輿情分析應(yīng)該是與時下流行的機器學(xué)習(xí)相關(guān)的輿情分析吧，說說自己積累的一點經(jīng)驗。

1、首先是應(yīng)該獲取要分析的語料

2、人工為語料做標(biāo)簽，比如分析用戶對產(chǎn)品的評價，首先應(yīng)該針對一批評價，由用戶做輿情分析，制作一些標(biāo)簽（比如分為：好評、中評、差評）

3、利用時下流行的一些機器學(xué)習(xí)算法，根據(jù)人工標(biāo)記的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。

4、利用模型對新產(chǎn)生的語料做預(yù)測，監(jiān)控。

以上所說的就是輿情分析的大體流程，更多細節(jié)問題歡迎私信交流。

對于人工智能應(yīng)用感興趣的話，歡迎關(guān)注我，多多交流。

輿情分析是自然語言處理技術(shù)（nlp）的一個應(yīng)用場景。

中文nlp第一步是要進行分詞，因為不像英文，詞與詞之間有天然的空格做分割?？梢允褂矛F(xiàn)成的分詞器，比如hanlp，ansj，結(jié)巴分詞。

如果簡單來做輿情分析的話，可以維護一個詞庫，進行規(guī)則匹配。比如統(tǒng)計文章中消極詞和積極詞的比例，以此判斷文章情感傾向。

復(fù)雜一點的話，可以用詞向量（比如word2vec）表示詞語，訓(xùn)練一個機器學(xué)習(xí)模型。這需要標(biāo)注大量的語料。