# Summary # Cues # Notes 你问的“方面级情感分析”是一个经典问题的变体：它属于 **情感分析（Sentiment Analysis）** 的细分任务。传统情感分析一般是判断一段文本的整体情感倾向（正面、中性、负面），而方面级情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis，简称 ABSA）进一步细化到文本中的具体方面或属性。 --- ## 🌟 基本介绍 方面级情感分析就是要回答两层问题： 1. **方面抽取（Aspect Extraction）**：找出用户在文本中具体提到的方面或属性。 - 例子：句子 _“这家餐厅的服务很好，但是菜太咸了。”_ - 方面1：服务 - 方面2：菜品 2. **情感分类（Sentiment Classification）**：对每个方面单独判断情感倾向。 - 服务 → 正面 - 菜品 → 负面 --- ## 🔑 核心特点 - **比整体情感更细粒度**：不仅知道“用户满意”还是“不满意”，还能知道他满意的是“服务”，不满意的是“菜”。 - **应用场景广泛**：电商评论（区分物流/价格/质量的情感）、餐厅点评（环境/服务/口味）、酒店评论（设施/位置/卫生）。 --- ## 🛠️ 常见方法 1. **规则 & 机器学习** - 先通过分词和依存句法分析提取方面，再用分类器判断情感。 2. **深度学习 & Transformer 模型** - BERT 等预训练模型可以在输入时结合方面信息，实现端到端的预测。 3. **多任务学习** - 方面抽取与情感分类联合建模，避免分步误差。 --- 要不要我帮你画一张 **示意图**（比如评论 → 方面抽取 → 每个方面对应的情感）？这样会更直观。