基于深度学习的情感分析文献综述
摘 要：
情感分析是自然语言处理中的重要研究方向之一，广泛应用于舆情分析和内容推荐等方面。在互联网越来越普及的当下，人们在互联网平台发表自己的看法观点，制造了大量的文本数据。研究挖掘这些数据中所蕴含的情感有很大的价值。情感分析有以下研究方法：基于情感词典的情感分析方法、基于传统机器学习的情感分析方法、基于深度学习的情感分析方法。本文将对这三种方法进行分析对比，分析其研究成果，并对不同方法的优缺点进行归纳总结。
关键词：机器学习； 深度学习；文本情感分析； 自然语言处理；
- 研究背景
随着计算机技术的快速发展，互联网已在我们的生活中全面普及，海量的数据从中产生。2022年2月，根据《中国互联网发展状况统计报告》[1]，截止 2021年 12 月，我国网民规模为10.32 亿，较 2020 年12月新增网民 4296 万，互联网普及率达 73.0%，较 2020 年 12 月提升2.6个百分点，显然，网络已经成为人们当代生活中的一个重要组成部分。网络上的信息随着网民数量的增加与日俱增，形成了海量的数据，为了从这些庞大的数据之中挖掘有效的信息，人工智能技术应运而生，并得到了快速发展。
自然语言处理技术是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，其研究目的是为了让计算机能理解并处理人类使用的自然语言，从而从大量的文本数据中挖掘出有效的信息。
对文本的情感分析是自然语言处理的重要研究方向。在互联网上，网民们可以在互联网平台上发表对各类事件的看法，传达自己的观点和情绪：在舆论分析上，对热点事件进行情绪分析，找出情感原因，对政府了解民意，预防危害事件的发生具有一定意义；从产品和服务的评估上，对评估对象与评估表现进行深入提取，对其情绪倾向进行了鉴别，可以让其他消费者更好地挑选商品，商家也可以借此改进产品和服务，对消费者与商家两边都有着重要的参考帮助。因此，随着人工智能技术的不断发展，通过情感计算来达到有效的情绪分析，有着重大意义。
- 研究现状
（一）基于情感词典的情感分析
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