前言

某一天，经理找到我，说BOSS需要情感分析对比的结果，我这边能不能研究一下几家情感分析的平台，按照（巴拉巴拉）的要求进行分析，于是就有了这篇文章......

为什么要进行对比

1. 公司任务
2. 了解下情感分析
3. 对比几家情感分析

业务场景:

用提供的截取微博网上留言信息，调用华为云的情感分析，百度云情感分析（通用接口），百度云情感分析（定制化模型，自定义学习资料）。根据以下几个点进行对比。

• 未处理的原版数据

• 通用模型-       原版分类置信度
• 定制模型 -  原版分类置信度     （800条学习资料样本，     85.96%准确率的学习资料）
• 定制模型 -  原版分类置信度     （1800条学习资料样本，     65.93%准确率的学习资料）
• 原版评论分类置信度     （华为云 仅2000条左右数据）
• 通用模型-       原版评论负面倾向概率
• 定制模型  - 原版评论负面倾向概率     （800条学习资料样本，     85.96%准确率的学习资料）
• 定制模型  - 原版评论负面倾向概率     （1800条学习资料样本，     65.93%准确率的学习资料）
• 通用模型-       原版评论正面倾向概率
• 使用定制模型  -      原版评论正面倾向概率     （800条学习资料样本，     85.96%准确率的学习资料）
• 使用定制模型  -      原版评论正面倾向概率     （1800条学习资料样本，     65.93%准确率的学习资料）
• 通用模型-  原     版评论分析正负结果值
• 定制模型 -       原版评论分析正负结果值      （800条学习资料样本，     85.96%准确率的学习资料）
• 定制模型 -       原版评论分析正负结果值      （1800条学习资料样本，     65.93%准确率的学习资料）
• 原版评论正负结果值     （华为云 仅2000条左右数据）

• 处理掉@和#后的评论数据：

• 通用模型-       原版分类置信度
• 定制模型 -  原版分类置信度     （800条学习资料样本，     85.96%准确率的学习资料）
• 定制模型 -  原版分类置信度     （1800条学习资料样本，     65.93%准确率的学习资料）
• 原版评论分类置信度     （华为云 仅2000条左右数据）
• 通用模型-       原版评论负面倾向概率
• 定制模型  - 原版评论负面倾向概率     （800条学习资料样本，     85.96%准确率的学习资料）
• 定制模型  - 原版评论负面倾向概率     （1800条学习资料样本，     65.93%准确率的学习资料）
• 通用模型-       原版评论正面倾向概率
• 使用定制模型  -      原版评论正面倾向概率     （800条学习资料样本，     85.96%准确率的学习资料）
• 使用定制模型  -      原版评论正面倾向概率     （1800条学习资料样本，     65.93%准确率的学习资料）
• 通用模型-  原     版评论分析正负结果值
• 定制模型 -       原版评论分析正负结果值      （800条学习资料样本，     85.96%准确率的学习资料）
• 定制模型 -       原版评论分析正负结果值      （1800条学习资料样本，     65.93%准确率的学习资料）
• 原版评论正负结果值     （华为云 仅2000条左右数据）

解决的问题:

1. 对比了两家的情感分析之后，经过综合分析，百度云情感分析（通用模型）的准确率是最高的。
2. 目前综合来看，百度云的情感分析通用模式是自然语言分析的最好选择。
3. 定制化的百度模型实际测试不如通用模型准确（可能为学习模型数据不够准确）。

挑战:

1. 首次使用华为云情感分析，对于接口调用方面自己阅读文档不够详细，走了较多的弯路，不过经过仔细研究自行解决。
2. 由于存在QPS限制，调用的时候需要限制调用频率。
3. 由于网络原因可能存在频繁调用的情况。
4. 数据较多的情况下处理数据的时长比较久（针对试用而言）。
5. 根据不同的定制化模型。
6. 可能存在无法分析的特殊字符数据。

使用服务:

自然语言处理 - 情感分析

如何解决:

1. 在不超过**qps**限制的情况下，试用分页形式，分段请求，在数据库中设置 判断值判断数据是否进行分析，如果重复调用会直接过滤掉已经进行情感分析的数据。
   2. 对于线程进行`休眠`操作，防止调用请求过于频繁接口调用失败。
   3. 使用日志记录失败请求信息，失败请求原因，失败请求数据。
   4. 多次调用数据确保大部分数据可以产生结果，个别数据请求失败以及没有数据的忽略。
复制代码

使用场景:

1. 比对市面上几家华为云的情感分析使用，根据分析结果数据进行比对。
   
2. 对比百度云通用模型和定制化模型的使用。
   
3. 对比不同的环境下分析的数据，数据差异值。

方案截图:

（处理掉特殊字符前的截图）

（处理掉特殊字符后的截图）

使用规模:

共1000条数据左右。（其实总共有18000条数据）

使用收益：

1. 单单从纸面数据来看，可能百度的稍好一些
2. 最后BOSS让我用的百度云的情感分析
3. 很好奇情感分析的原理

结语

原数据报表有 18000条，如果有对情感分析感兴趣，或者想要了解情感分析对比结果的，可以留言邮箱，我会抽空把报表数据发送至您的邮箱

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