第9章文本情感分析教案1.教案基本信息課程名稱(chēng)Python中文自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)課程類(lèi)別選修適用專(zhuān)業(yè)人工智能類(lèi)相關(guān)專(zhuān)業(yè)總學(xué)時(shí)64學(xué)時(shí)（其中理論32學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)32學(xué)時(shí)）總學(xué)分4.0學(xué)分本章學(xué)時(shí)4學(xué)時(shí)（其中理論2學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)2學(xué)時(shí)）章節(jié)名稱(chēng)第9章文本情感分析授課教師授課時(shí)間2.教學(xué)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)了解情感分析的基本概念、主要內(nèi)容和常見(jiàn)應(yīng)用熟悉基于情感詞典、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的情感分析方法掌握情感分類(lèi)、情感強(qiáng)度評(píng)估等核心技術(shù)理解中文情感分析的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)能力目標(biāo)能夠使用Python實(shí)現(xiàn)基于詞典的情感分析任務(wù)能夠運(yùn)用樸素貝葉斯等機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行情感分類(lèi)能夠使用SnowNLP等工具進(jìn)行情感分析能夠分析和解決實(shí)際的情感分析問(wèn)題素質(zhì)目標(biāo)培養(yǎng)理論知識(shí)素養(yǎng)，理解情感分析的基本原理提升技術(shù)實(shí)踐素養(yǎng)，掌握多種情感分析方法建立數(shù)據(jù)分析素養(yǎng)，理解情感分析在數(shù)據(jù)挖掘中的重要性培養(yǎng)創(chuàng)新思維和解決復(fù)雜問(wèn)題的能力3.教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)教學(xué)重點(diǎn)情感分析的基本概念和五大主要內(nèi)容三種主要情感分析方法的原理和應(yīng)用基于情感詞典的情感分析實(shí)現(xiàn)過(guò)程樸素貝葉斯分類(lèi)器在情感分析中的應(yīng)用教學(xué)難點(diǎn)情感詞典方法中否定詞和程度副詞的處理機(jī)制機(jī)器學(xué)習(xí)方法的特征提取和模型訓(xùn)練過(guò)程不同方法的適用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)比較中文情感分析的特殊性和處理策略解決策略通過(guò)具體的代碼示例演示算法執(zhí)行過(guò)程設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)展示不同方法的效果差異結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景加深理解提供詳細(xì)的代碼注釋和步驟說(shuō)明4.教學(xué)內(nèi)容與知識(shí)結(jié)構(gòu)主要知識(shí)點(diǎn)情感分析基礎(chǔ)模塊情感分析的定義和發(fā)展背景情感分析的五大主要內(nèi)容情感分析的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景情感分析方法模塊基于情感詞典的方法原理和實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法（樸素貝葉斯、SVM等）基于深度學(xué)習(xí)的方法（LSTM、BERT等）詞典方法實(shí)踐模塊情感詞典的構(gòu)建和使用否定詞和程度副詞的處理情感得分的計(jì)算方法機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐模塊樸素貝葉斯分類(lèi)器的應(yīng)用SnowNLP工具的使用模型評(píng)估和優(yōu)化方法知識(shí)結(jié)構(gòu)關(guān)系情感分析基礎(chǔ)為理論基礎(chǔ)層情感分析方法為技術(shù)原理層詞典方法實(shí)踐為基礎(chǔ)應(yīng)用層機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐為高級(jí)應(yīng)用層5.教學(xué)方法與手段理論教學(xué)方法概念講授法：系統(tǒng)講解情感分析的基本概念和理論對(duì)比分析法：比較不同情感分析方法的優(yōu)缺點(diǎn)案例分析法：通過(guò)電商評(píng)論、社交媒體等實(shí)際應(yīng)用案例圖表演示法：使用流程圖和示意圖輔助理解實(shí)踐教學(xué)方法項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)法：通過(guò)完整的情感分析項(xiàng)目學(xué)習(xí)技術(shù)代碼演示法：現(xiàn)場(chǎng)編程演示實(shí)現(xiàn)過(guò)程任務(wù)分解法：將復(fù)雜任務(wù)分解為簡(jiǎn)單步驟工具應(yīng)用法：學(xué)習(xí)使用專(zhuān)業(yè)情感分析工具教學(xué)工具和平臺(tái)JupyterNotebook開(kāi)發(fā)環(huán)境jieba中文分詞工具SnowNLP情感分析庫(kù)sklearn機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)6.教學(xué)過(guò)程設(shè)計(jì)課時(shí)安排總覽課時(shí)類(lèi)型內(nèi)容第1課時(shí)理論課情感分析簡(jiǎn)介與基本概念第2課時(shí)理論課情感分析的常用方法對(duì)比第3課時(shí)實(shí)驗(yàn)課基于情感詞典的情感分析實(shí)踐第4課時(shí)實(shí)驗(yàn)課基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析實(shí)踐各課時(shí)教學(xué)環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)第1課時(shí)（理論）：情感分析簡(jiǎn)介與基本概念導(dǎo)入環(huán)節(jié)（10分鐘）展示電商平臺(tái)商品評(píng)論、微博情感監(jiān)測(cè)等應(yīng)用實(shí)例提問(wèn)：如何讓計(jì)算機(jī)理解文本中的情感傾向？引出情感分析的定義和重要性新課講授（30分鐘）情感分析的基本概念和發(fā)展背景（8分鐘）情感分析的五大主要內(nèi)容詳解（15分鐘）情感分析的六大常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景（7分鐘）案例分析（8分鐘）分析輿情監(jiān)測(cè)、品牌管理、產(chǎn)品評(píng)論分析等典型應(yīng)用討論情感分析在不同領(lǐng)域的價(jià)值和挑戰(zhàn)課時(shí)小結(jié)（2分鐘）總結(jié)情感分析的核心概念和應(yīng)用價(jià)值預(yù)告下節(jié)課方法論內(nèi)容第2課時(shí)（理論）：情感分析的常用方法對(duì)比復(fù)習(xí)導(dǎo)入（5分鐘）回顧情感分析的基本概念提問(wèn)：實(shí)現(xiàn)情感分析有哪些技術(shù)路徑？新課講授（35分鐘）基于情感詞典的方法原理和實(shí)現(xiàn)步驟（12分鐘）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法（樸素貝葉斯、SVM等）（12分鐘）基于深度學(xué)習(xí)的方法（LSTM、BERT等）（11分鐘）方法對(duì)比（8分鐘）比較三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景討論不同方法的技術(shù)門(mén)檻和實(shí)施難度課時(shí)小結(jié)（2分鐘）強(qiáng)調(diào)方法選擇的重要性介紹后續(xù)實(shí)驗(yàn)安排第3課時(shí)（實(shí)驗(yàn)）：基于情感詞典的情感分析實(shí)踐實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備（5分鐘）準(zhǔn)備情感詞典、否定詞詞典、程度副詞詞典檢查開(kāi)發(fā)環(huán)境和所需庫(kù)方法講解（15分鐘）演示詞典方法的基本原理和流程講解否定詞和程度副詞的處理機(jī)制介紹情感得分的計(jì)算方法學(xué)生實(shí)踐（65分鐘）實(shí)現(xiàn)分詞和停用詞處理函數(shù)（15分鐘）編寫(xiě)詞典分類(lèi)和得分計(jì)算函數(shù)（25分鐘）測(cè)試不同文本的情感分析效果（15分鐘）調(diào)試和優(yōu)化代碼（10分鐘）實(shí)驗(yàn)總結(jié)（5分鐘）分析詞典方法的特點(diǎn)和局限性討論改進(jìn)方案第4課時(shí)（實(shí)驗(yàn)）：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析實(shí)踐實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備（5分鐘）準(zhǔn)備帶標(biāo)簽的情感分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)回顧樸素貝葉斯分類(lèi)器原理項(xiàng)目講解（15分鐘）演示樸素貝葉斯情感分析的實(shí)現(xiàn)流程介紹SnowNLP工具的使用方法講解模型評(píng)估指標(biāo)學(xué)生實(shí)踐（65分鐘）實(shí)現(xiàn)樸素貝葉斯情感分類(lèi)器（30分鐘）使用SnowNLP進(jìn)行情感分析（15分鐘）對(duì)比不同方法的分析結(jié)果（10分鐘）模型性能評(píng)估和優(yōu)化（10分鐘）成果展示（5分鐘）學(xué)生展示不同方法的分析結(jié)果分享實(shí)驗(yàn)心得和發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題7.實(shí)驗(yàn)/實(shí)踐設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)一：基于情感詞典的情感分析實(shí)驗(yàn)?zāi)康恼莆栈谠~典的情感分析方法理解否定詞和程度副詞的處理機(jī)制學(xué)會(huì)構(gòu)建和使用情感詞典實(shí)驗(yàn)內(nèi)容加載情感詞典、否定詞詞典、程度副詞詞典實(shí)現(xiàn)文本分詞和停用詞過(guò)濾功能編寫(xiě)詞典分類(lèi)和情感得分計(jì)算函數(shù)測(cè)試不同類(lèi)型文本的情感分析效果分析和優(yōu)化情感得分計(jì)算方法實(shí)驗(yàn)步驟導(dǎo)入jieba分詞庫(kù)和其他必要模塊創(chuàng)建seg_word函數(shù)進(jìn)行分詞處理創(chuàng)建sort_word函數(shù)加載詞典并分類(lèi)實(shí)現(xiàn)score_sentiment函數(shù)計(jì)算情感得分編寫(xiě)setiment主函數(shù)整合所有功能測(cè)試不同情感文本并分析結(jié)果預(yù)期結(jié)果能夠正確識(shí)別文本中的情感詞、否定詞、程度副詞準(zhǔn)確計(jì)算文本的情感得分理解詞典方法的優(yōu)勢(shì)和局限性核心代碼示例：

#情感得分計(jì)算函數(shù)

defscore_sentiment(sen_word,not_word,degree_word,seg_result):

W=1#初始化權(quán)重

score=0

foriinrange(len(seg_result)):

ifiinsen_word.keys():

score+=W*float(sen_word[i])

ifiinnot_word.keys():

score*=-1#否定詞反轉(zhuǎn)情感

elifiindegree_word.keys():

score*=float(degree_word[i])

returnscore實(shí)驗(yàn)二：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析實(shí)驗(yàn)?zāi)康恼莆諛闼刎惾~斯分類(lèi)器在情感分析中的應(yīng)用學(xué)會(huì)使用SnowNLP工具進(jìn)行情感分析理解機(jī)器學(xué)習(xí)方法的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容準(zhǔn)備帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)基于樸素貝葉斯的情感分類(lèi)器使用SnowNLP進(jìn)行情感分析對(duì)比不同方法的分析效果評(píng)估模型性能并進(jìn)行優(yōu)化實(shí)驗(yàn)步驟加載積極和消極評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分詞和特征提取劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集訓(xùn)練樸素貝葉斯分類(lèi)器使用SnowNLP進(jìn)行對(duì)比分析評(píng)估模型準(zhǔn)確率和信息量特征測(cè)試新文本的情感分類(lèi)效果預(yù)期結(jié)果成功訓(xùn)練出準(zhǔn)確率較高的情感分類(lèi)器掌握SnowNLP的使用方法理解機(jī)器學(xué)習(xí)方法的優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景核心代碼示例：

#使用SnowNLP進(jìn)行情感分析

fromsnownlpimportSnowNLP

defanalyze_sentiment(text):

s=SnowNLP(text)

sentiment_score=s.sentiments

ifsentiment_score>0.6:

return"正面",sentiment_score

elifsentiment_score<0.4:

return"負(fù)面",sentiment_score

else:

return"中性",sentiment_score評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)代碼實(shí)現(xiàn)正確性（35%）實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析質(zhì)量（30%）方法對(duì)比和總結(jié)（25%）實(shí)驗(yàn)報(bào)告完整性（10%）8.課后作業(yè)與拓展理論鞏固作業(yè)完成課后選擇題（1-5題）總結(jié)情感分析的五大主要內(nèi)容及其應(yīng)用比較詞典方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法的優(yōu)缺點(diǎn)分析情感分析在不同領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值實(shí)踐編程任務(wù)擴(kuò)充情感詞典，嘗試改進(jìn)情感得分計(jì)算公式使用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)情感分類(lèi)完成基于詞典的豆瓣評(píng)論情感分析實(shí)訓(xùn)比較樸素貝葉斯和SnowNLP在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)拓展閱讀材料BERT模型在情感分析中的應(yīng)用研究細(xì)粒度情感分析技術(shù)綜述多模態(tài)情感分析前沿技術(shù)情感分析在社交媒體監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用思考討論題為什么基于詞典的方法在處理諷刺和雙關(guān)語(yǔ)時(shí)效果不佳？如何解決情感分析中的跨領(lǐng)域問(wèn)題？深度學(xué)習(xí)方法相比傳統(tǒng)方法有什么突出優(yōu)勢(shì)？如何評(píng)價(jià)情感分析系統(tǒng)的性能和實(shí)用性？9.教學(xué)評(píng)價(jià)過(guò)程評(píng)價(jià)課堂參與度（20%）：回答問(wèn)題和討論的積極性實(shí)驗(yàn)操作（45%）：編程實(shí)現(xiàn)和調(diào)試能力團(tuán)隊(duì)協(xié)作（20%）：小組實(shí)驗(yàn)的協(xié)作表現(xiàn)創(chuàng)新思維（15%）：對(duì)問(wèn)題的深入思考和改進(jìn)想法結(jié)果評(píng)價(jià)理論掌握（30%）：概念理解和方法原理掌握編程能力（40%）：代碼實(shí)現(xiàn)質(zhì)量和效率分析能力（20%）：實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和方法對(duì)比應(yīng)用能力（10%）：解決實(shí)際問(wèn)題的能力評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)秀（90-100分）：理論理解深入，編程實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀，分析全面深刻，有創(chuàng)新見(jiàn)解良好（80-89分）：理論掌握較好，編程基本正確，分析較為合理中等（70-79分）：基本理解理論，編程需要指導(dǎo)，完成基本任務(wù)及格（60-69分）：理論理解不夠深入，編程實(shí)現(xiàn)有困難，需要改進(jìn)評(píng)價(jià)建議注重理論與實(shí)踐的結(jié)合，強(qiáng)調(diào)解決實(shí)際問(wèn)題的能力鼓勵(lì)學(xué)生嘗試不同的方法和參數(shù)設(shè)置重視學(xué)生對(duì)不同方法優(yōu)缺點(diǎn)的理解和比較培養(yǎng)學(xué)生的批判性思維和創(chuàng)新能力10.教學(xué)反思教學(xué)效果自評(píng)學(xué)生對(duì)情感分析基本概念的理解程度不同方法實(shí)現(xiàn)的掌握情況和代碼質(zhì)量學(xué)生對(duì)方法優(yōu)缺點(diǎn)的認(rèn)知和比較分析能力課堂互動(dòng)和實(shí)驗(yàn)參與的積極性學(xué)生反饋記錄記錄學(xué)生對(duì)理論難度和實(shí)踐復(fù)雜度的反饋收集對(duì)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目設(shè)計(jì)和工具使用的建議了解學(xué)生希望深入學(xué)習(xí)的技術(shù)方向總結(jié)學(xué)生在編程實(shí)現(xiàn)中遇到的主要問(wèn)題改進(jìn)措施根據(jù)學(xué)生反饋調(diào)整理論講解的深度和廣度優(yōu)化實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目的難度梯度和指導(dǎo)材料增加更多實(shí)際應(yīng)用案例和數(shù)據(jù)集完善代碼示例和調(diào)試指導(dǎo)下次授課調(diào)整建議增加情感分析技術(shù)發(fā)展歷程的介紹提供更多樣化的測(cè)試數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)方法的原理講解設(shè)計(jì)更多對(duì)比實(shí)驗(yàn)展示方法差異11.教學(xué)資源教材和參考書(shū)目主教材：《Python中文自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)》第二版，肖剛張良均，人民郵電出版社參考書(shū)：《情感分析技術(shù)原理與應(yīng)用》劉知遠(yuǎn)，清華大學(xué)出版社《Python自然語(yǔ)言處理實(shí)戰(zhàn)》涂銘，機(jī)械工業(yè)出版社《深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理》鄧力，電子工業(yè)出版社在線資源鏈接SnowNLP官方文檔：/isnowfy/snownlp中文情感詞典資源：大連理工大學(xué)情感詞匯本體庫(kù)情感分析競(jìng)賽數(shù)據(jù)集：/BERT中文預(yù)訓(xùn)練模型：/google-research/bert開(kāi)發(fā)環(huán)境和工具必需軟件：Python3.11+、JupyterNotebook推薦IDE：PyCharm、VSCode、Anaconda核心庫(kù)：jieba、snownlp、sklearn、pandas、matplotlib深度學(xué)習(xí)庫(kù)：torch、transformers、tensorflow數(shù)據(jù)集和代碼庫(kù)情感詞典：BosonNLP情感詞典、否定詞詞典、程度副詞詞典訓(xùn)練數(shù)據(jù)：電商評(píng)論數(shù)據(jù)（pos.txt、neg.txt）測(cè)試數(shù)據(jù)：豆瓣電影評(píng)論、微博情感數(shù)據(jù)完整代碼：詞典方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法的完整實(shí)現(xiàn)情感分析方法對(duì)比表方法類(lèi)別代表技術(shù)優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)詞典方法情感