典型文献
自然语言处理在文本情感分析领域应用综述
文献摘要：
文本情感分析已经逐渐成为自然语言处理(NLP)的重要内容,并在系统推荐、用户情感信息获取,为政府、企业提供舆情参考等领域越来越占据重要地位.通过文献调研的方式,对情感分析领域的方法进行对比和综述.首先,从时间、方法等维度对情感分析的方法进行文献调研;然后,对情感分析的主要方法、应用场景进行归纳总结和对比;最后,在此基础上分析每种方法的优缺点.根据分析结果可以知道,在面对不同的任务场景,主要有三种情感分析的方法:基于情感字典的情感分析法、基于机器学习的情感分析法和基于深度学习的情感分析法,基于多策略混合的方法成为改进的趋势.文献调研表明,文本情感分析的技术方法还有改进的空间,在电子商务、心理治疗、舆情监控方面有较大市场和发展前景.
文献关键词：
自然语言处理;情感分析;情感字典;机器学习;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
王颖洁;朱久祺;汪祖民;白凤波;弓箭
作者机构：
大连大学信息工程学院,辽宁大连116622;中国政法大学证据科学研究院,北京100088;中科金审(北京)科技有限公司自然语言处理部,北京100088
文献出处：
引用格式：
[1]王颖洁;朱久祺;汪祖民;白凤波;弓箭-.自然语言处理在文本情感分析领域应用综述)[J].计算机应用,2022(04):1011-1020
A类：
情感字典
B类：
自然语言处理,文本情感分析,应用综述,NLP,用户情感,情感信息,信息获取,文献调研,主要方法,任务场景,基于机器学习,多策略混合,心理治疗,舆情监控,大市场
AB值：
0.213323
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