文本情感分析综述

资 源 简 介

文本情感分析综述

详 情 说 明

文本情感分析是自然语言处理领域的重要研究方向，其核心目标是通过计算手段自动识别和分析文本中表达的情感倾向。这项技术广泛应用于舆情监控、产品评价分析和社交媒体挖掘等场景。

从技术发展历程来看，情感分析主要经历了三个重要阶段：基于词典规则的方法、传统机器学习方法和深度学习方法。早期研究多依赖人工构建的情感词典和规则模板，虽然可解释性强但泛化能力有限。随着机器学习的发展，研究者开始采用支持向量机等算法结合词袋模型等特征工程方法，大幅提升了分析效果。近年来，深度学习模型如BERT等预训练语言模型显著提高了情感分析的准确率。

当前研究面临的挑战包括：多语言情感分析、讽刺和反语识别、细粒度情感分类等。未来发展趋势可能集中在多模态情感分析、小样本学习和可解释性研究等方向。