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计算机视觉是人工智能 (AI) 的一个领域，是指让计算机和系统能够从图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息，并根据该信息采取行动或提供建议。 如果说人工智能赋予计算机思考的能力，那么计算机视觉就是赋予发现、观察和理解的能力。 计算机视觉的工作原理与人类视觉类似，只不过人类起步更早。 人类视觉系统的优势是终身可以在适当的环境下训练分辨物体、物体距离、物体动静与否以及图像是否存在问题等能力。 计算机视觉训练机器来执行这些功能，但它们依靠摄像头、数据和算法在更短的时间内完成工作，而不像人类是依靠视网膜、视神经和视皮质。 经过训练用于检验产品或监控生产资产的系统每分钟能够分析数千个产品或流程，并且会发现极其细微的缺陷或问题，因此计算机视觉的能力迅速超越人类。 计算机视觉广泛用于许多行业，例如能源、公用事业、制造和汽车行业等等，并且市场仍在不断拓展。 预计到 2022 年，市值将达到 486 亿美元。1

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情感分析或观点挖掘是对人们对产品、服务、组织、个人、问题、事件、话题及其属性的观点、情感、情绪、评价和态度的计算研究。该领域的开始和快速发展与社交媒体的发展相一致，如评论、论坛、博客、微博、推特和社交网络，因为这是人类历史上第一次拥有如此海量的以数字形式记录的观点数据。早在 2000 年，情感分析就成为 NLP 中最活跃的研究领域之一。它在数据挖掘、Web 挖掘、文本挖掘和信息检索方面得到了广泛的研究。实际上，因其对商业和社会的整体重要性，它已经从计算机科学扩展到管理学和社会学，如营销、金融、政治学、传播学、健康科学，甚至历史学。这种发展原因在于观点是几乎所有人类活动的核心，是人类行为的重要影响因素。我们的信念、对现实的感知，以及我们所做的决策在很大程度上依赖于别人看到和评价世界的方式。因此，我们在做决策的时候，通常会寻求别人的意见。不只是个人，组织也是如此。现有研究已经产生了可用于情感分析多项任务的大量技术，包括监督和无监督方法。在监督方法中，早期论文使用所有监督机器学习方法（如支持向量机、最大熵、朴素贝叶斯等）和特征组合。无监督方法包括使用情感词典、语法分析和句法模式的不同方法。现有多本综述书籍和论文，广泛地涵盖了早期的方法和应用。大约十年前，深度学习成为强大的机器学习技术，在很多应用领域产生了当前最优的结果，包括计算机视觉、语音识别、NLP 等。近期将深度学习应用到情感分析也逐渐变得流行。本文首先概述深度学习，然后对基于深度学习的情感分析进行综述。

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联合模型就是一个模型，将两个子模型统一建模。联合抽取可以进一步利用两个任务之间的潜在信息，以缓解错误传播的缺点（注意⚠️只是缓解，没有从根本上解决）。 联合抽取的难点是如何加强实体模型和关系模型之间的交互，比如实体模型和关系模型的输出之间存在着一定的约束，在建模的时候考虑到此类约束将有助于联合模型的性能。 现有联合抽取模型总体上有两大类[5]： 1、基于共享参数的联合抽取模型 通过共享参数（共享输入特征或者内部隐层状态）实现联合，此种方法对子模型没有限制，但是由于使用独立的解码算法，导致实体模型和关系模型之间交互不强。

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语言模型可用于提升语音识别和机器翻译的性能。 例如，在语音识别中，给定一段“厨房里食油用完了”的语音，有可能会输出“厨房里食油用完了”和“厨房里石油用完了”这两个读音完全一样的文本序列。如果语言模型判断出前者的概率大于后者的概率，我们就可以根据相同读音的语音输出“厨房里食油用完了”的文本序列。 在机器翻译中，如果对英文“you go first”逐词翻译成中文的话，可能得到“你走先”“你先走”等排列方式的文本序列。如果语言模型判断出“你先走”的概率大于其他排列方式的文本序列的概率，我们就可以把“you go first”翻译成“你先走”。

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情感分析的目标范围从积极到消极。与其他NLP工作一样，它通常被认为是一个分类问题，尽管当精度很重要时，它可以被视为一个回归问题。 情感分析过去是由大量劳动力阅读和手动评估文本来完成的。这种方法成本高昂，而且容易出现人为错误。为了使这一过程自动化，公司寻求先进的分析方法来解决这一问题。 情感分析的挑战在于人们表达和解释情绪的极性和强度不同。此外，单词和句子可以根据上下文有多种含义（称为多义）。虽然其中一些问题可以缓解，但与任何分析任务一样，速度和性能之间几乎总是存在权衡。

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情感分析主要基于文本数据，是自然语言处理（NPL）的主要内容。情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单而言,是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。互联网（如微博、论坛、知乎、豆瓣等）上产生了大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等。基于此,潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法。

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简单来说，perplexity值刻画的是语言模型预测一个语言样本的能力。比如已经知道 这句话会出现在语料库之中，那么通过语言模型计算得到的这句话的概率越高，说明语言模型对这个语料库拟合的越好。（对于多个句子构成的测试集T，可以通过计算T中所有句子概率的乘积来计算困惑度，相应地，m将替换为测试集中所有词的数量） 从上面的定义中可以看出，perplexity实际是计算每一个词得到的概率倒数的几何平均，因此perplexity可以理解为平均分支系数（average branching factor），即模型预测下一个词时的平均可选择数量。例如，考虑一个由0~9这10个数字随机组成的长度为m的序列，由于这10个数字出现的概率是随机的，所以每个数字出现的概率是 。因此，在任意时刻，模型都有10个等概率的候选答案可选，于是perplexity就是10，计算过程如下：

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文本分类指：用计算机对文本(或其他实体)按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记 伴随着信息的爆炸式增长，人工标注数据已经变得耗时、质量低下，且受到标注人主观意识的影响。因此，利用机器自动化的实现对文本的标注变得具有现实意义，将重复且枯燥的文本标注任务交由计算机进行处理能够有效克服以上问题，同时所标注的数据具有一致性、高质量等特点。 其应用场景众多，包括： 情感分析（Sentiment Analyse） 主题分类（Topic Labeling） 问答任务(Question Answering) 意图识别(Dialog Act Classification) 自然语言推理（Natural Language Inference） 其分类标签可以是： 情感分析（积极、消极、中性） 主题分类（金融、体育、军事、社会） 问答任务（是、否） 意图识别（天气查询、歌曲搜索、随机闲聊） 自然语言推理（导出、矛盾、中立）

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