文本情感分析方法研究综述

• 作者: 李敏 洪巍
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 文本情感分析 情感词典 机器学习 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 750-757
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 7180字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.04.024

摘要

文本情感是信息挖掘的一个新兴领域,近年受到管理学等相关领域的广泛关注.目前,文本情感分析使用的方法主要有情感词典方法和机器学习方法.由于文本情感分析的结果对优化政府、企业以及消费者决策具有重大意义,以文本情感分析的方法为视角,对情感词典的方法、有监督的机器学习方法和弱监督的深度学习方法以及其他方法的相关文献进行了梳理并做出评述.此外,指出虽然文本情感分析领域的学者基于情感词典和有监督的机器学习方法已提出许多情感分析模型,但准确率和效率普遍不高,进一步的研究重点应在于使用深度学习的方法处理文本情感,并提出未来的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李敏	江南大学商学院	30	104	6.0	9.0