摘要
文本情感分类方法在网络舆情、股票预测等诸多方面有着广泛的应用.为了更好地研究文本情感分类方法,对近年来基于情感词典的文本分类方法、机器学习的文本分类方法、深度学习的文本分类方法以及方面级文本分类方法、隐式文本情感分类方法、跨域文本情感分类方法的相关文献进行了梳理和综述,并对文本情感分类方法的研究方向进行了展望.
Text sentiment classification methods show extensive applications in many areas such as online public opinion,stock prediction,and so on.In order to better investigate the text sentiment classification methods,a review of recent literatures related to text classification methods for sentiment dictionary,machine learning,deep learning,aspect level text,implicit text,and cross-domain text are presented.Finally,the research direction of text sentiment classification methods is prospected.
作者
张华辉
邱晓莹
徐航
ZHANG Huahui;QIU Xiaoying;XU Hang(College of New Engineering Industry,Putian University,Putian 351100,China;College of Mechatronics and Information Engineering,Putian University,Putian 351100,China)
出处
《延边大学学报(自然科学版)》
CAS
2023年第3期275-282,共8页
Journal of Yanbian University(Natural Science Edition)
基金
国家自然科学基金(62103209)
福建省自然科学基金(2020J05213)
福建省中青年教师教育科研项目(JAT220298)。
关键词
文本情感分类
情感词典
机器学习
深度学习
隐式文本
跨域文本
方面级文本
text sentiment classification
sentiment dictionary
machine learning
deep learning
implicit text
cross-domain text
aspect level text