之前在實習時，teamleader想利用情感分析實現“公司績效考核”問題，即從Boss對員工的評語中判斷該員工該月的績效值，屬情感分析領域。
當時使用最簡單的基於情感詞典的方法解決，借鑒了這篇文章，在此基礎上對其進行修改，先講思路描述如下。
1 詞典准備
- 情感詞典（BosonNLP情感詞典）
- 停用詞典
- 否定詞典
- 程度副詞詞典
注：情感詞典內包含詞語以及對應的情感值；停用詞典只包含停用詞語；否定詞典只包含否定詞語；程度副詞詞典內包含詞語及對應的程度值。
2 實施步驟
整體步驟如下：
- 分詞（jieba），去停用詞；
- 構建詞語序列；
- 對詞語序列結果分類，找出情感詞、否定詞、程度副詞；
- 計算得分。
其中計算得分的具體步驟如下：
- 找出所有情感詞的下標，構建新詞組；
- 新詞組構建方法：該情感詞與前一情感詞之間的否定詞及程度副詞 + 該情感詞（第一個情感詞前至句首）；
- 計算：程度副詞的程度值 × 情感詞的情感值，每有一個否定詞，使該式 × -1；
- 句子累加。
缺點：
- 沒有考慮詞義，特別對於“標題黨”來講，結果差距巨大。但這種情況都需要使用深度學習的方法才能有效解決，普通機器學習方法也是很難的。
- 對於正負向文本的判斷，該算法忽略了很多其他的否定詞、程度副詞和情感詞搭配的情況；用於判斷情感強弱也過於簡單。