【摘 要】
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随着互联网的高速发展,在线评论数量爆炸式增长。用户在电商、微博、论坛等网站上发表大量的文本评论信息,其中包含他们对产品、服务、事件等的态度、观点以及情感倾向。如果
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随着互联网的高速发展,在线评论数量爆炸式增长。用户在电商、微博、论坛等网站上发表大量的文本评论信息,其中包含他们对产品、服务、事件等的态度、观点以及情感倾向。如果能够从这些信息中获取用户的情感倾向,将会为商品推荐、市场分析、舆情控制等提供巨大的帮助。根据近年来文本情感分析的研究成果,可以将其分为基于词典的方法,基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。通过梳理国内外研究现状,对目前文本情感分析方法进行介绍和总结。
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