情绪分析面临挑战的原因在于，尽管自然语言处理 (NLP) 技术已经取得了进步，但对机器来说，理解人类语言仍是一大挑战。机器可能会误解人类交流的细微差别，比如：讽刺、否定、多极化等。
一、情绪分析面临哪些挑战？
尽管自然语言处理 (NLP) 技术已经取得了进步，但对机器来说，理解人类语言仍是一大挑战。机器可能会误解人类交流的细微差别，如下文所述。
讽刺
计算机很难分析包含讽刺的句子中的情绪。考虑以下句子：是的，很好。我的订单花了三个星期时间才送达。除非计算机在分析句子时完全理解了这个场景，否则会根据很好一词将其标记为正面体验。
否定
否定是指使用否定词来表达句子中的反义。例如，我不会说订阅费很高昂。 情绪分析算法可能难以正确解释这样的句子，特别是如果否定发生在两个句子之间，例如，我以为订阅费很便宜。但实际上不是。
多极化
当一个句子包含多个情绪时，就会出现多极化。例如，一篇产品评论写道：我对坚固的外形很满意，但对颜色不满意。 软件很难解释潜在的情绪。您需要使用基于方面的情绪分析来提取每个实体及其对应的情感。
二、什么是语义分析？
语义分析是一个计算机科学术语，指理解文本信息中单词的含义。语义分析使用机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 来理解句子中单词和语法正确性之间的关系。
情绪分析与语义分析的对比
情绪分析解决方案通过理解潜在情感对文本进行分类。它的工作原理是使用特定数据集训练 ML 算法或设置基于规则的词典。同时，语义分析可以理解和处理更广泛和多样的信息。这两种语言技术可以相互集成，以帮助企业更好地理解客户。
