使用Google的自然语言API进行情感测试

谷歌一直致力于提升用户搜索结果的相关性和质量。通过应用自然语言处理（NLP），谷歌能够更深入地理解文本的主题和其中实体的重要性，从而识别出关键的排名信号，例如专业性、权威性和可信度（EAT）。本文将探讨如何利用谷歌的自然语言API进行情感分析，并分享相关实验和结果。

什么是实体？

在自然语言处理中，实体指的是文本中的事物，这些事物由API识别并分类为不同类别，例如人物、组织、地点等。每个实体还会被赋予一个“实体显著性得分”，用于衡量该实体在文本中的重要性。

NLP工具能够识别一个人或组织在不同场景中的提及方式，并将其归为同一实体。例如，“总统”和“巴拉克·奥巴马”可能会被识别为同一个实体，即“巴拉克·奥巴马总统”。此外，实体还会被赋予一个“大小分数”，用于反映文本中情感内容的强度。谷歌指出，得分较低的文本通常更为中立，而包含对立观点的文本则会获得更高的分数。

什么是显著性？

显著性是指实体在文本中的重要性，其评分基于实体在文本中的相对突出程度。谷歌的目标是尽可能接近人类的感知方式来预测显著性和情绪得分。

显著性分数的范围在0到1之间，分数越低，实体在文本中的重要性就越低。即使某些短语仅被提及一两次，但如果其语法功能突出，也可能成为文本中最重要的短语。

什么是情感？

情感分析是对文本整体情绪倾向的评估，得分基于文本的积极性或消极性。例如，一篇关于运动队获胜的文章可能会获得较高的积极情感得分，而一篇关于犯罪事件的文章则可能获得较低的消极情感得分。

情感分析的应用非常广泛，例如，它可以帮助企业了解数字公关团队所获得报道的情绪倾向，从而为内容质量提供额外的评估指标。

测试自然语言处理API

为了验证谷歌自然语言处理工具的情感分析功能，我对10篇关于诺丁汉当地企业的文章进行了测试，其中包括5篇正面文章和5篇负面文章。测试的目标是观察这些文章的情感得分是否与预期一致。

测试方法

正面文章：预计获得较高的情感得分。
负面文章：预计获得较低的情感得分。

此外，我记录了每篇文章的整体情感得分，以及公司名称作为实体的情感得分。

研究结果

积极情绪

在5篇被归类为“积极”的文章中，4篇获得了谷歌工具的积极情感评分。
其中一篇关于慈善捐赠的文章得分尤为突出。
另外三篇文章涉及新业务和未来计划。
第五篇文章获得了“中立”评分。

负面情绪

在5篇被归类为“负面”的文章中，4篇获得了负面情感评分。
这些文章主要围绕资金和资助问题。
一篇关于政治的文章被工具判定为“中立”，可能与我的主观偏见有关。

中性情绪

两篇文章获得了中性情感评分。
其中一篇原本被归类为“积极”，另一篇被归类为“消极”。
中性得分可能反映了文本中情绪的混合状态，例如正面和负面情绪的相互抵消。

结果分析

实验结果显示，在10篇文章中，有8篇的情感分类与谷歌工具的分析一致。尽管该工具仍然较新，但这一结果已显示出其较高的准确性。

值得注意的是，包含相互矛盾观点的文章往往会被判定为中立。此外，训练数据中的潜在偏见也可能影响结果。

训练数据与潜在偏差

在人工智能领域，人类偏见是一个常见问题。训练数据的标注过程通常由人类完成，因此不可避免地会引入主观偏见。例如，谷歌的技术人员可能会在训练数据中无意间加入对某些政客或组织的偏见。

如果情感分析成为搜索排名的重要因素，这种偏见可能会引发争议。因此，在使用情感分析工具时，我们需要意识到这些潜在的局限性。

营销人员如何使用谷歌的自然语言API

谷歌的自然语言API为营销人员提供了多种应用场景：

优化内容显著性：通过比较竞争对手内容的显著性得分，发现改进空间。尽管目前尚无证据表明优化显著性可以直接提升排名，但这有助于了解谷歌是否正确理解你的内容主题。
提升关键词相关性：通过分析关键词在文本中的定位，避免传统的关键词堆砌，优化内容的相关性。
分析社交媒体情绪：通过分析社交媒体评论的情绪倾向，生成平均情绪得分，为活动经理提供反馈，帮助优化下一次活动的策略。

通过本文的实验和分析，我们可以看出，谷歌的自然语言API在情感分析方面具有较高的准确性，但也存在一定的局限性。对于营销人员而言，该工具不仅可以用于内容优化，还能为社交媒体和公关活动提供有价值的情绪洞察。

原文链接: https://www.impressiondigital.com/blog/testing-sentiment-with-googles-natural-language-api/