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，主要目标是自动识别和分析文本中表达的主观情感倾向。这项技术在舆情监控、产品评价分析、社交媒体监测等领域具有广泛应用价值。

从技术实现角度来看，文本情感分析主要可以分为三种典型方法：基于词典的方法、基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。基于词典的方法依赖情感词词典，通过计算文本中积极和消极情感词的权重来判断整体情感倾向。基于机器学习的方法则将情感分析视为分类问题，使用支持向量机、朴素贝叶斯等算法构建分类模型。近年来，基于深度学习的方法如LSTM、Transformer等模型因其强大的特征提取能力，在情感分析任务上取得了更好的表现。

情感分析任务根据分析粒度的不同，可以分为文档级、句子级和属性级情感分析。文档级分析整个文本的情感倾向，句子级分析单一句子的情感，而属性级则能够识别文本中针对特定对象的情感表达。随着技术的发展，情感分析的研究还延伸到了跨语言情感分析、跨领域情感适应等更具挑战性的方向。