情感分析的重要性：基于数据库的技术应用(情感分析数据库)

情感分析是指通过自然语言处理、计算机语言、文本分析以及统计学方法，对一段文本进行情感识别、情感分类等操作，从而得出其中所蕴含的情感倾向和情感强度等信息。在当今计算机技术日趋发达、数据量爆炸的时代，情感分析技术的应用已经渗透到了我们生活的各个方面，不论是在商业营销、社会舆论、情感交流等领域，情感分析均扮演着至关重要的角色，成为人们广泛关注的热点之一。

情感分析技术的应用

在商业领域中，举手之劳的用户评论和社交媒体上的留言，为企业提供了丰富的市场营销信息。而情感分析技术则可以更好地挖掘和分析这些信息，进而提供更加精细化的市场定位和商品推荐服务。情感分析技术可以自动化地识别用户对商品的态度、情感和满意度等，更深入地了解用户的行为偏好，从而实现智能化的商品推荐和定制化的市场营销。

在舆情监测方面，情感分析技术可以自动化地对新闻报道、公共舆论反应等文本信息进行分析，更好地把握舆情态势和社会热点话题，并迅速地识别出假消息、恶意推演等不利于社会稳定和安全的信息。情感分析还可以在治理和安全防范中发挥更大的作用，帮助和公安机关快速地反应和处理突发事件，提高社会治理效率和安全防控能力。

在情感交流方面，情感分析技术可以帮助社交平台更全面地理解用户的情感和情绪，例如在社交网络上对话时，实时捕捉用户的情感变化，判断意图和情感倾向，从而更好地为用户缓解压力、提供情感支持等服务。

基于数据库的情感分析技术应用

基于数据库的情感分析技术是指利用计算机生成的情感分析数据、实时数据以及用户行为数据等，建立一个情感分析数据库，然后利用这些数据为分析文本提供背景信息，从而更好地理解用户的情感和情绪。数据库中存储了各种情感状态下的文本和语音数据，配合计算机算法和机器学习方法，可以快速地分类和识别文本的情感倾向，对短时数据进行分析和转换，实现准确的情感分析。

基于数据库的情感分析技术具有以下优点：

1.快速、准确：在数据库内保存了大量的情感信息的数据，可以快速地对文本进行分类和识别，提高情感分析的准确性和速度。

2.可扩展性：可以对不同的语言，不同的情感表达方式进行训练，从而实现不同语言、场景下的情感分析。

3.不受语境限制：基于数据库的情感分析技术可以脱离语境完成情感分析，从而避免了由于语言表达的复杂性和不确定性导致的误差。

情感分析技术已经成为了数据库应用的重要环节，对于商业营销、舆情监测和情感交流等领域都有着重要的应用价值。而基于数据库的情感分析技术则可以帮助企业更好地挖掘和分析用户行为，提供更加个性化的商品推荐和服务，同时加强社会治理和安全防范的能力。随着计算机技术的不断发展，相信情感分析技术将在未来拥有更加广泛的应用前景。

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如何利用hadhoop构建物联网平台

常见的大数据术语表(中英对照简版)：

A

聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程

算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式

分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义

异常检测(Anomaly detection) –

在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,

surprises, contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息

匿名化(Anonymization) – 使数据匿名宴带早，即移除所有与个人隐私相关的数据

应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件

人工智能(Artificial Intelligence) –

研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我晌雀学习

B

行为分析法(Behavioural Analytics) –

这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式

大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人

大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司

生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别

B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相行好当于未来数字化宇宙的大小。1

B字节包含了27个0!

商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解

C

分类分析(Classification ysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta

data),是描述数据的数据

云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)

聚类分析(Clustering ysis) –

它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性

冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时

对比分析(Comparative ysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果

复杂结构的数据(Complex structured data) –

由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析

计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据

并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程

相关性分析(Correlation ysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关

客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –

用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略

D

仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中

数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程

数据分析师(Data yst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员

数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据的仓库

数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web

Services)

数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问

数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器

数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性

数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员

数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私

数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS

数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所

数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程

数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义

数据集(Data set) – 大量数据的

数据虚拟化(Data virtualization) –

数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等

去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别

判别分析(Discriminant ysis) –

将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。

分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统

文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),

为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据

E

探索性分析(Exploratory ysis) –

在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法

E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1

EB

提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –

是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库

F

故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上

容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行

G

游戏化(Gamification) –

在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。

图形数据库(Graph Databases) –

运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。

网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。

H

Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。

Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用

HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File

System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统

高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题

I

内存数据库(IMDB: In-memory) –

一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。

物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。

J

法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –

当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。

K

键值数据库(KeyValue Databases) –

数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。

L

延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟

遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。

负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得更优结果和更大的系统利用率。

位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。

日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。

M

M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容

机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据

机器学习(Machine learning) –

人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。

MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。

大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –

同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。

元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。

MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)

多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。

多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),

一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。

N

自然语言处理(Natural Language Processing) –

是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。

网络分析(Network ysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。

NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库

NoSQL –

顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。

O

对象数据库(Object Databases) –

(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative

programming)访问对象.

基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –

数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。

操作型数据库(Operational Databases) –

这类数据库可以完成一个组织机构的常规操作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。

优化分析(Optimization ysis) –

在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。

本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:

数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)

异常值检测(Outlier detection) –

异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。

P

模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测

P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB

(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB

平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务

预测分析(Predictive ysis) –

大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇

隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。

公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。

Q

数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为

查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息

R

再识别(Re-identification) – 将多个数据并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息

回归分析(Regression ysis) –

确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)

RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据

实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据

推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品

路径分析(Routing ysis) –

针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条更优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的

S

半结构化数据(Semi-structured data) –

半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构

情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题

信号分析(Signal ysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。

相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据

仿真分析(Simulation ysis) –

仿真是指模拟真实环境中进程或系统的操作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到更优

智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率

软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件

空间分析(Spatial ysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律

SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言

结构化数据(Structured data)

-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。

T

T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。

时序分析(Time series ysis) –

分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。

拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –

拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。

交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据

透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。

U

非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。

V

价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)

所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。

可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。

多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)

数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据

高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。

真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。

可视化(Visualization) –

只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。

大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes

W

天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据

X

XML数据库(XML Databases) –

XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化

Y

Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),

约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。

Z

Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万

TB。据预测，到2023年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。

附：存储容量单位换算表：

1 Bit(比特) = Binary Digit

8 Bits = 1 Byte(字节)

1,000 Bytes = 1 Kilobyte

1,000 Kilobytes = 1 Megabyte

1,000 Megabytes = 1 Gigabyte

1,000 Gigabytes = 1 Terabyte

1,000 Terabytes = 1 Petabyte

1,000 Petabytes = 1 Exabyte

1,000 Exabytes = 1 Zettabyte

1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte

1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte

1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

人工智能根据什么输入

人工智能根据不同的应用场景和任务需要，可以接收不同类型的输入。一般来说，人工智能输入可以分为以下几类：

1. 文本输入：人工智能可以接收文字信息作为输入，如语音、文档、聊天记录等。通过自然语言处理、文本挖掘等技术，可以对文本信息进行分析、分类、提取等操作。

2. 图像输入：人工智能可以接收图像作为输入，如照片、传感器数据、监控画面等。通过计算机视觉技术、图像处理等手段，可以对图像信息进行分类、识别、目标检测等操作。

3. 音频输入：人工智能可以接收音频信息作为输入，如语音、音乐、语音识别输出等。通过语音识别、音频分析等技术，可以对音频信息进行识别、转录、分类等操作。

4. 数据库输入：人工智能可以接收数据库中的信息作为输入，如企业数据、互联网数据、传感器数据等。通过数据挖掘、机器学习、深度银晌学习等技术，可以对大量的数据进行分析、预测、优化等操作。

5. 传感器输入：人工智能可以通过传感器等物联网设备获取物理信息作为输入，如温度、湿度、压力、位置等。通过物联网技术、数据分析等手段，可以对传感器信息进行采集、传输、分肢升析等操作。

总之，人工智能可以接收不同类型的输入，包括文字、图像、音频、数据、物理量等，通过机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、大数据等技术，进行信锋饥锋息处理、分析和应用。

1. 图像：人工智能可以接收图像作为输入，通过视觉感知和分析，进行图像识别、面部识别、图像分割等任务。文本：人工智能可以接收文本作为输入，通过自然语言处理技术进行文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等任务。 声音：人工智能可以接收声音作为输入，包括语音识别厅孙锋、语音合成、凯洞情感分析、声扮晌音识别等任务。

2、 数据：人工智能可以接收各种类型的数据作为输入，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，例如数据挖掘、预测分析和机器学习等任务。传感器数据：人工智能可以接收来自传感器（如温度、湿度、光强度等）的数据进行分析和判断，例如智能家居、自动驾驶等应用。

人工智能可以利用各种不同的输入来进行分析和决策，其应用也越来越广泛。

情感分析 数据库的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于情感分析 数据库,情感分析的重要性：基于数据库的技术应用,如何利用hadhoop构建物联网平台,人工智能根据什么输入的信息别忘了在本站进行查找喔。

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