意见挖掘/情感分析是自然语言处理的一个新的子任务。有些人将其与文本分类进行比较，有些人对此采取了更深入的立场。您认为情感分析（意见挖掘）中最具挑战性的问题是什么？你能说出几个吗？
情绪分析的主要挑战是：-
1）命名实体识别 - 这个人实际上在谈论什么，例如《300斯巴达》是一群希腊人还是一部电影？
2) 照应解析 - 解决代词或名词短语所指代的问题。 “我们看了电影然后去吃晚饭；太糟糕了。” “它”指的是什么？
3）解析 - 句子的主语和宾语是什么，动词和/或形容词实际上指的是哪一个？
4）讽刺 - 如果你不认识作者，你就不知道“坏”意味着坏还是好。
5) Twitter - 缩写、缺少大写字母、拼写错误、标点符号错误、语法错误……
我同意 Hightechrider 的观点，即这些领域的情感分析准确性可以得到改善。 我还要补充一点，情感分析在很大程度上往往是在封闭域文本上完成的。 尝试在开放域文本上执行此操作通常会导致准确性非常差/F1 度量/您有什么，否则它是伪开放域，因为它只查看某些语法结构。 因此，我想说主题敏感的情感分析可以识别上下文并据此做出决策，这是一个令人兴奋的研究领域（和行业产品）。
我还将他的第五点从 Twitter 扩展到其他社交媒体网站（例如 Facebook、Youtube），在这些网站上，简短、不合语法的话语很常见。
我认为答案是语言的复杂性、语法和拼写错误。人们表达观点的方式有很多种，例如，讽刺可能会被错误地解释为极其积极的情绪。
这个问题可能太笼统了，因为情感分析有多种类型（文档级别、句子级别、比较情感分析等），每种类型都有一些特定的问题。
总的来说，我同意@Ian Mercer的回答，并且我会添加其他3个问题：
虽然这是一个有点老的问题，但让我具体添加一些与阿拉伯语情绪分析相关的注释。阿拉伯语具有复杂的形态和方言多样性，需要先进的预处理和词汇构建过程，这超出了英语的需要。
请参考
情感分析，也称为情感挖掘或观点挖掘，面临着几个具有挑战性的问题，使文本数据的准确解释变得复杂。首先，语境理解是一个重大障碍，因为语言的细微差别、讽刺和文化参考可能会改变所传达的情绪。语言中的歧义使分析变得更加复杂，单个单词或短语可以根据上下文有多种解释。
此外，情感分析很难处理特定领域的语言和术语，需要针对不同行业或主题定制模型。准确处理否定和修饰语是另一个挑战，因为像“不错”这样的短语可能会扭转情绪。此外，情绪极性可能会根据所表达的情绪强度而变化，这需要细致入微的分类技术。
最后，可扩展性和实时处理带来了技术挑战，特别是随着社交媒体和其他平台上文本数据的指数级增长。克服这些障碍需要先进的自然语言处理 (NLP) 技术、强大的训练数据集以及不断适应不断变化的语言趋势和用户行为。