机器学习和情感分析之间有什么关系？

What is the relationship between Machine Learning and Sentiment Analysis?

在考虑像 Twitter 和 Facebook 这样的社交网络时，用于对 "age" 和 "gender" 进行预测的机制/技术是什么？可以通过机器学习或情感分析或两者来完成吗？

已有研究致力于自动检测社交媒体数据中的用户潜在变量，包括年龄和性别。这些研究考虑了各种特征并评估了它们的有效性。例如，一个人的社交媒体内容 post 可以充分说明他们的年龄和性别。例如，研究表明，如果有人使用 'buddy' 这个词，则该用户更有可能是年轻男性。

因此，您问题的答案是 'Yes'。您可以使用机器学习技术来检测社交媒体上的年龄和性别。但是，选择一组有效的功能取决于您要研究的上下文和您要关注的平台，并且需要进行一些实验。将情绪作为一种特征使用可能在一种情况下有用，但在另一种情况下可能没有帮助。

我建议您参考以下以前研究过该主题的文章：

  • This 分析一组基于内容和风格的特征，包括情感。
  • This 论文着眼于基于标记和基于字符的方法。
  • This 通过查看自己的社交社区来预测 his/her 特征.

机器学习是人工智能的一部分，您的算法在（通常是大）数据上学习。细分为分类、回归、聚类等学科

自然语言处理可以使用机器学习，但也可以手动设计。

情感分析是 NLP 的一部分。它通常使用机器学习（分类）。

考虑使用 Twitter 和 Facebook 等社交网络对 "age" 和 "gender" 进行预测时，可以使用情感分析，它是 NLP 中使用的一种 ML 机制。