文本细粒度情绪识别方法与应用综述

摘要：

互联网中海量文本包含的情绪信息,表达着公众观点与态度,如何识别与利用情绪资源已成为各领域的研究焦点.通过梳理细粒度情绪识别相关理论与文献,从分类方法与应用场景两方面进行总结归纳,讨论情绪识别技术面临的挑战及实践缺口.通过分析发现,细粒度情绪识别主要有基于情绪词典、统计机器学习与神经网络学习的方法,且多应用于商务分析与舆情管理中.针对未来研究趋势,首先可对网络情绪词实时更新、领域词典构建及语义分析等技术展开研究;其次,如何提升训练数据分类自动化、打造半监督学习模型亟待深入探讨;此外,商务分析与舆情管理的研究,可开展对方面提取与情绪识别融合的探索.文中对情绪识别技术与应用的总结评述,有望为后续研究提供参考.

关键词：细粒度情绪识别、情绪分类、情绪词典、机器学习、神经网络学习

所属期刊栏目：50

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：580-586