斯坦福大学自然语言处理第七课“情感分析（Sentiment

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课程地址: https://class.coursera.org/nlp/lecture/31

情感分析 （Sentiment analysis）又可以叫做

意见抽取 （Opinion extraction）

意见挖掘 （Opinion mining）

情感挖掘 （Sentiment mining）

主观分析 （Subjectivity analysis）等等。

引用的论文：

Bo Pang, Lillian Lee, and Shivakumar Vaithyanathan. 2002. Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques. EMNLP-2002, 79—86.

Bo Pang and Lillian Lee. 2004. A Sentimental Education: Sentiment Analysis Using Subjectivity Summarization based on Minimum Cuts. ACL, 271-278

另外需注意，Binarized (Boolean feature) Multinomial Naïve Bayes不同于Multivariate Bernoulli Naïve Bayes，MBNB在文本情感分析上的效果并不好。另外课中也提到可以用交叉验证的方式进行训练验证。

下面罗列了一些比较流行的词典：

当我们拿到一个词我们如何判断他在每个类别中出现的概率呢？以IMDB影评为例

但是！我们不能用单纯的原始计数（raw counts）方法来进行打分，如下图

可以看出，这些否定词同样可以作为单词极性的一个判断依据。

具体步骤为：

联合概率 / 独立的两个概率乘积

之后我们可以看一下统计结果，分别来自于用户好评和差评的统计：

可以看到极性划分的还不错

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转自csdn

33岁斯旦福大学人工智能领域最年轻的终身教授1

http://www.mogostudy.com/course/index/course_id/550

找了很久只找到这一个。斯坦福大学的NLP公开课。虽然没有字幕，但是为了听大神的课也是值了。

美国计算机本科都有什么相关课程

2017年5月，柯洁和AlphaGo的人机大战将公众的视线再一次拉回到AlphaGo的身边。柯洁最终以0:3惜败AlphaGo。一时间，人工智能再一次成为人们热议的话题。

从1956年，达特茅斯会议上人工智能的概念被首次提出。至今，已走过一个甲子。经历过“人工智能的春天”，也曾两度进入研究的“寒冬”。

从0到1，从AlphaGo到Siri，人工智能已经越来越多地参与到了人们的日常生活中。人们都说，人工智能的第三次浪潮已经向我们来袭。而在人工智能领域，有这么一个人的名字，你不可不知，她16岁随父母移居到美国，33岁已经成为斯旦福大学最年轻的终身教授。2015年，她入选“全球百大思想者”，她不仅教会机器看懂了图片，还教会了机器看图说话，她就是美国斯坦福大学人工智能实验室和视觉实验室的“掌门人”，华裔女性科学家“李飞飞”。

人工智能进入到我们生活中来现在显然成为一个全社会共同关注的话题，然而李飞飞是怎么进入人工智能这个领域的呢？其实李飞飞从小就是很喜欢数学和科学，所以就在读本科的时候，我选择的是（专业）物理，在普林斯大学读的物理系，当时是怀着这种爱因斯坦的梦想，因为物理可以说是人类最基础的科学，但在基础物理的过程中，我发现其实20世纪初期，最伟大的物理学家开始思考的问题，已经从物理转向了生物，他们在思考，人是从哪里来的?人的智力是从哪里来的？包括薛定谔，爱因斯的，彭罗斯，他们都有这样的思索，所以我就开始关注这个，当时我是很关注神经生物学，然后我大学的时候，也做了几个神经生物学的暑期实习。然后就觉得特好玩，所以在读博士的时候我选择了去加州理工大学，去读认知神经生物学加上人工智能。所以就阴差阳错的就走上了这个人工智能这条路。

上世纪90年代，16岁的李飞飞随父母到了美国。

1995年，李飞飞进入普林斯顿大学攻读物理学，在这段时间里，他开始对生命和智慧产生兴趣，对科学科技的追求，对人工智能的好奇和探索，也都在这一段时间得以被激发和鼓励。

本科毕业后的李飞飞，并没有随波逐流。她放弃了进入投行和咨询公司，年薪数十万的机会。毅然决然的奔赴西藏，研究了一年的藏药。

随后又在加州理工学院攻读硕士学位和博士学位，而且读的是当时非常冷门的专业，人工智能和计算神经科学。那个时候人工智能，肯定没有今天这么热。这对当时的她工作和研究会带来一些什么样的感受？当时确实是，很少有人提这个词了。连人工智能这个词当时都不知道是什么？但媒体觉得有个误区好像觉得是从80年代到2000年这个年代人工智能就没有发展，好像就处于冬眠状态。其实并不是这样的，它是处于一种孕育的状态。在没有镁光灯的聚焦下，人工智能其实有了长足的发展。尤其是几个分支领域，一个是机器学习领域，一个是计算机视觉领域，一个是自然语言处理领域和机器人领域。所以当时我选择的是计算机视觉和机器学习，其实觉得这是一个很值得期待的领域。

美国计算机科学（简称CS）是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科，从抽象的算法分析、形式化语法等等，到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等，计算机科学分为理论计算机科学和实验计算机科学两个部分。

计算机科学课程辅导

计算生物学Computational Biology、计算机视觉Computer Vision、机器学习Machine Learning、自然语言处理Natural Language Processing、机器人Robotics、人机交互Human-computer Interaction、编程系统与验证Programming Systems and Verification 、操作与分布式系统Operating/Distributed System、网络Networking、计算机安全Computer Security、架构Architecture、算法博弈论Algorithmic Game Theory、程序与编程语言的设计与分析Design and Analysis of Programs and Programming Languages等。

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