但是,由于自动应答系统的不完善,当客户情绪变为不满时,需要转接人工客服。用户情绪分析系统的设计,就是为了解决这里的情绪分析的问题。同时,用户情绪分析系统还提供了额外的接口,这使得用户可以根据自己的需要,定制情绪分析的内容和监测标准。

1.1.2 研究意义

目前机器的智能程度还很有限,当用户由于各种原因在使用机器的过程中发生不满时,用户情绪分析系统就可以在第一时间给出判断,反馈给监测人员。

用户情绪分析系统,可以将情绪波动较大的监测对象检测出来,监测人员可以根据这个信息指定策略,如转接人工客服等。这将在很大程度上提高服务效率。以前用来安排给人工客服的工作量,将会被节省出很大一部分。仅通过少量人工监督系统,并处理预警后的用户,就可完成服务用户的目的,同时提高用户的满意度。

同时,用户情绪分析系统还可以用来进行定制性的舆情监测。当用户根据自己的需求定制词典时,该系统就会根据定制的词典来分析情绪,从而达到舆情监测的目的。

1.2 国内外研究现状与可能存在的问题

目前来说,对文本进行情感分析有以下四种方法:关键词识别、词汇关联、统计方法和概念级技术。关键词识别,主要是通过文本中已经明确定义的“影响词”(affect words)来进行分类。词汇关联,是将该词汇与某个情绪关联起来,并赋予一个数值。统计方法,则运用了机器学习领域的一些算法思想。概念级技术,是一种综合运用了知识表达(knowledge representation)的技术,它可以探查到文本内容中比较微妙的情绪表达。

对文本进行极性标注,是文本情感分析的一个基本步骤。被标注的对象并不局限于单词,也可以是句子或者段落。分类标注的目的,是为了便于判断出文本内容所表达的情绪是积极的、中性的、还是消极的。此外,更进一步的情感分析甚至会不限于两极,从而判断出更复杂的情绪状态。但是,这并不是一件很容易的事。

1.3 论文结构

本论文共有六章。第一章是绪论,介绍了课题的研究目的与意义,以及国内外研究现状与可能存在的问题。

第二章是针对用户情绪分析系统进行的需求分析。这部分内容对目标用户、功能需求、性能需求做出了初步的介绍。

第三章是用户情绪分析系统的总体设计。

第四章是用户情绪分析系统的详细设计。这部分的内容,详细介绍了每个模块的、设计以及实现过程。

第五章是对已经实现了的用户情绪分析系统进行的测试。测试程序能够运行且无误或及时的报告错误和错误原因。

第六章是毕业设计的总结、心得体会、致谢,以及参考文献

2 系统需求分析

2.1 系统面向的用户群体

用户情绪分析系统,可以根据输入系统的文本信息,基于情绪词典进行情感分析,得出该文本的情绪值,并将这个结果反馈到系统界面上,可以实时监测用户情绪,还可以个性化设置,根据自身需要对词典信息、历史记录等数据进行加密和解密,是一个功能丰富的应用软件

它同时满足了两方面人群的需求。一方面,作为被监测对象的那部分客户,他们需要在第一时间被感知到自己的情绪变化,在不满的程度增加之前得到反馈,从而解决问题;另一方面,作为监测者的用户,他们需要在大量的客户中筛选出情绪变化转向消极的那部分人,并对他们进行人工客服的介入,将客户的不满情绪遏制在最初的阶段,从而提高整体的满意度。

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