本栏目责任编辑：唐一东人工智能ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术第19卷第1期(2023年1月）自然语言文本情感分析朱珍元，张林静（安徽警官职业学院信息管理系，安徽合肥230031)摘要：该文简要介绍了自然语言处理领域中的文本情感分析，通过不同情感分析方法的对比，总结出目前文本情感分析的最佳策略是基于深度学习的预训练语言模型，最后总结出自然语言情感分析领域的发展趋势和有待深入研究的难点。关键词：自然语言处理；情感分析；深度学习；语言模型中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1009-3044(2023)01-0038-03开放科学（资源服务）标识码(OSID)：1前言自然语言处理(NLP)是人工智能领域非常重要的一个分支，而文本情感分析(SentimentAnalysis)已经逐渐成为NLP的重要内容。自然语言处理的任务主要是研究人与计算机的交互问题，计算机既能够理解人类的自然语言文本的意义（一般称为自然语言理解），又能以自然语言文本的形式来表达给定的意图、思想等（一般称为自然语言生成）。基于算法，通过软件，实现机器的自动化处理，为人类提供有价值的结论。NLP的主要子问题有文本挖掘、语音识别和生成、信息过滤、信息检索、问答系统、机器翻译等。其中文本情感分析属于文本数据挖掘。文本情感分析是带有情感色彩的主观性文本数据挖掘，目的是获取用户情感信息[1]。近年来，随着深度学习理论的不断发展和完善，基于深度学习的模型逐渐成为自然语言处理技术的主流研究方法[2]。2文本情感分析简介文本情感分析的快速发展得益于论坛、微博、微信等社交媒体的快速发展，主要对用户的评论数据进行文本挖掘以确定用户对于某些特定主题的态度是积极的还是消极的。其主要内容包括主客观分类、情感分类、情感极性判断等，在信息检索、社交网络、推荐系统、舆情监控、虚假信息检测等领域有着广泛的应用。如文本情感分类能够在一定程度上解决网络评论信息杂乱的现象，能够帮助用户快速找到所需要的信息；电商网站根据评论数据挖掘用户的情感倾向，从而调整营销决策；在舆情监控方面，政府根据民众的留言信息挖掘其对某件事情的情感倾向，对一些负面情绪及时引导和干涉，避免突发事件发生。情感分析的核心问题是情感分类，一般有二分类、三分类和多元分类，可以根据实际需要划分情感种类和设置情感词。除了情感分类还包括情感检索和情感抽取等子问题，可以对一篇文章、一个句子、一个短语或者一个词进行情感分析。文本情感分析的基本流程一般包...
