基于语义特征的情感分析先人已有研究，可以通过情感词典匹配来做，但是应用机器学习在这方面会使精确度更高些。
以本人参与的一个项目为主，总结下相关技术点。

背景是：分析用户评论感情色彩是积极还是消极，即是褒还是贬。

具体步骤为：
1.有监督的人工给文本标注类标签。如有5000条评论数据，我们给其中的1000条标为积极的，再选1000条标为消极的，积极和消极就是所谓的类标签。
2.选择特征。从积极的评论数据中按词来选择积极的所有特征。同理，从消极的评论数据中按词来选择消极的所有特征。如“这款游戏非常好玩”->”这款”->“游戏”->”非常”->”好玩”，分为四个特征词，也可以采用双词搭配，“这个游戏”和“非常好玩”作为特征。
3.特征降维，减少特征的数量。如上“这个游戏非常好玩”中的“这个游戏”没有必要作为特征，因为“好玩”或“非常好玩”已经决定了评论是积极的。
4.将语料文本变成使用特征表示。
5.统计所有特征出现的次数，并按倒序排序。
6.从以上结果中选出排序最靠前的一些特征作为最终的评判特征。
7.使用训练数据根据特征训练分类算法，得到分类器。
8.用测试数据检测分类器的准确度。
我们将数据分为两部分：开发集、测试集。用开发集的数据训练分类算法得到分类器；再用分类器对测试集里的数据进行分类，给出分类预测得到的标签；对比分类标签和人工标注得到的标签的差异，计算出准确度。