摘要
文本情感分析作为自然语言处理领域的一个重要研究方向，近年来受到越来越多的关注。
随着深度学习技术的快速发展，深度学习模型在处理自然语言文本方面展现出巨大的潜力，为文本情感分析提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了文本情感分析和深度学习的相关概念，然后对基于深度学习的文本情感分析研究现状进行了综述，包括常用的深度学习模型、情感特征表示方法、实验数据集以及评价指标等。
此外，本文还对现有研究中存在的问题进行了分析，并展望了未来可能的研究方向。
关键词：文本情感分析；深度学习；情感分类；情感特征表示；深度神经网络
随着互联网，特别是社交媒体的普及，人们越来越多地在网络上表达自己的观点和情感。
这些海量的文本数据蕴含着丰富的用户情感信息，对于企业了解用户需求、改进产品和服务、进行市场营销等方面具有重要意义。
因此，如何高效、准确地识别和分析文本中的情感倾向成为了一个亟待解决的问题，这也促使文本情感分析成为了自然语言处理领域的研究热点。
文本情感分析，也称为情感分类或意见挖掘，旨在自动识别和提取文本中表达的情感倾向，例如积极、消极或中性。
传统的文本情感分析方法主要依赖于情感词典和机器学习算法，例如支持向量机、朴素贝叶斯等。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
