更具体地说，它有像首语重复（代词）解析这样的缺点，在这种情况下很难识别代词和名词所指的内容。 例如我用了一段时间，但最后他不认可。 难以察觉的讽刺和挖苦 讽刺和反讽用于表达与本意相反的意思。如果算法没有使用多样化数据进行训练，它就无法检测出讽刺和反讽（就像《生活大爆炸》中的谢尔顿·库珀一样）。 观点是主观的 情绪分析面临的另一个挑战是分析主观意见并指定普遍正确的情绪。
这很有挑战性因为意见是主观的
并且基于个人经验，而不是冷酷的事实。 缺乏背景 上下文对于准确分析文本至关重要。某些单词和短语的含义会根据其上下文而变化，因此，任何算法都必须考虑到上下文，以理解所显示的情绪。 有时，算法很难将命名实体与其上 越南 Whatsapp 号码 下文关联起来。 例如，我喜欢关于佐治亚州的纪录片。这里并不清楚佐治亚州是人名还是城市名。 多语言评论 一个好的情感文本分析工具可以分析多种语言的数据并提供正确的情感评估。
但这在很大程度上取决于训练时输
的数据类型。 如果单个评论或回复是用多种语言撰写的，情况就会变得更加棘手，因为它具有不同的语法结构、文化细微差别和词汇。 对比连词 此挑战涉及包含正面和负面词语的特定数据。例如，该工具乍一看可能令人困惑，但我 香港 WhatsApp 号码列表 喜欢它的一些功能。在这里，两种情绪都存在。 尽管情绪分析面临挑战，但它已经取得了长足的进步，并继续成为一个活跃的研究和开发领域。 情绪分析：利用客户情绪促进业务增长 用安妮特·弗朗兹的话来说—— 你无法改变你不理解的东西。
