文本情感分析方法研究综述

2021 年 4 月 20 日 专知


文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要分支,广泛应用于舆情分析和内容推荐等方面,是近 年来的研究热点。根据使用的不同方法,将其划分为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。通过对这三种方法进行对比,分析其研究成果,并对不同方法 的优缺点进行归纳总结,介绍相关数据集和评价指标,及应用场景,对情感分析子任务进行简单概括,发现 将来的情感分析问题的研究趋势及应用领域,并为研究者在相关领域方面提供一定的帮助和指导。


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文本情感分析: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(如博客和论坛以及社会服务网络如大众点评)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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