Deep learning has emerged as a powerful machine learning technique that learns multiple layers of representations or features of the data and produces state-of-the-art prediction results. Along with the success of deep learning in many other application domains, deep learning is also popularly used in sentiment analysis in recent years. This paper first gives an overview of deep learning and then provides a comprehensive survey of its current applications in sentiment analysis.


翻译:深层学习已成为一种强大的机器学习技术,它学习了数据多层的表述或特征,并产生了最先进的预测结果。除了在其他许多应用领域深层学习的成功外,近年来在情感分析中也普遍使用深层学习。本文首先概述了深层学习,然后对当前在情感分析中的应用进行了全面调查。

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狭义的情感分析(sentiment analysis)是指利用计算机实现对文本数据的观点、情感、态度、情绪等的分析挖掘。广义的情感分析则包括对图像视频、语音、文本等多模态信息的情感计算。简单地讲,情感分析研究的目标是建立一个有效的分析方法、模型和系统,对输入信息中某个对象分析其持有的情感信息,例如观点倾向、态度、主观观点或喜怒哀乐等情绪表达。

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