情感计算

近年来，在深度学习、大数据等革命性技术的推动下，人工智能领域迎来了又一个春天。在人工智能的研究中，既包括对于人类理性思维的模拟，还包括对人类感性思维的计算。

本书重点讲述的文本情感分析技术就属于后者。该技术源于自然语言处理领域，但也有别于一般的自然语言处理任务。文本情感分析面向的处理对象是社交媒体中产生的用户评论文本，该文本的特点是带有大量的用户主观情感信息，因此该技术的核心是通过自动分析评论文本来进行情感的理解。

文本情感分析技术已有20余年的研究历史，凝聚成了多项研究任务和实用技术，已应用于舆情分析、电子商务等领域，具有重大的社会价值和商业价值。本书介绍的知识点包括文本情感分析的基础理论和资源、核心任务，以及上层应用三大部分。

在文本情感分析的基础理论和资源部分，本书将讲述基于深度学习的情感表示方法，以及语料、词典和相关评测等资源；在文本情感分析的核心任务部分，本书将讲述文本情感分类、情感信息抽取、隐式情感、多模态情感等若干核心任务；在文本情感分析的上层应用部分，本书将讲述观点分析、情感文摘等典型应用。