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文本情感分析: 本书在学术研究成果的基础上提炼而成，系统介绍了情感分析和观点挖掘的的基本原理，重点讨论了情感分析和观点挖掘的难点问题，包括情感词典抽取、情感分类、情绪分析、观点摘要和情感检索等。; 林政; 关键词：自然语言处理

文本情感分析被引量：561: 2010年; 对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为3项主要任务,即情感信息抽取、情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.重在对文本情感分析研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析.; 赵妍妍秦兵刘挺; 关键词：文本情感分析评测资源建设

一种基于序贯三支决策的多粒度文本情感分析方法和模型: 本发明适用于文本情感分析技术领域，提供了一种基于序贯三支决策的多粒度文本情感分析方法和模型，所述方法使用分词工具对数据进行预处理操作；其次，使用N‑gram语言模型进行多粒度层粒化；然后使用跳阶的序贯三支决策模型在每一层...; 曾孟佳黄旭侯向华陈成孔玲玲

一种能用于供应商评价的对话文本情感分析方法: 本发明公开了一种能用于供应商评价的对话文本情感分析方法，涉及电力运维领域。对话文本往往句法形式多样，口语化突出，语义情感丰富且存在情感转变，这给对话文本的情感分析带来了困难，从而影响了供应商评价的准确性。本发明在电力领域...; 张凤翱董寒宇王慧芳金丽娟沈煜宾李越玮卢洪涛严娴峥

文本情感分析综述: 2025年; 随着在线平台个人意见数量激增,情感分析变得至关重要,其能帮助机构深入了解用户的情感倾向,优化产品服务,为市场决策提供有力支持,更精准地理解社会舆论动向。综述情感分析领域的最新进展,包括预处理技术、特征提取方法、分类技术、常用数据集等,探讨该领域的局限性与未来研究方向,以期为相关研究人员与从业人员提供有价值的资源。; 王钦炀施水才王洪俊; 关键词：情感分析数据集

一种基于词典的电力领域文本情感分析方法、系统和存储介质: 一种基于词典的电力领域文本情感分析方法、系统和存储介质，所述方法包括以下步骤：基于神经网络和人工标注数据训练情感指向判断模型，所述情感指向判断模型的输入为用户文本数据，情感指向判断模型的输出为情感指向；获取用户交互信息，...; 张波吕斌刘辉舟欧阳昱赵骞李晨光陈荣亚陈小平唐亮尤佳马一峰陈伟倪妍妍刘园左松林李金涛汪胜和陈庆涛杨玉金

基于Self-Attention和TextCNN-BiLSTM的中文评论文本情感分析模型: 2025年; 目前关于中文评论文本的情感分类方法大都无法充分捕捉到句子的全局语义信息,同时也在长距离的语义连接或者情感转折理解上具有局限性,因而导致情感分析的准确度不高。针对这个问题,本文提出一种融合SelfAttention和TextCNN-BiLSTM的文本情感分析方法。该方法首先采用文本卷积神经网络(TextCNN)来提取局部特征,并利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)来捕捉序列信息,从而综合考虑了全局和局部信息,在特征融合阶段,再采用自注意力机制来动态地融合不同层次的特征表示,对不同尺度特征进行加权,从而提高重要特征的响应。实验结果表明,所提出的模型在家电商品中文评论语料和谭松波酒店评论语料数据集上的准确率分别达到93.79%和90.05%,相较于基准模型分别提高0.69%~3.59%和4.44%~11.70%,优于传统的基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)、BiLSTM或CNN-BiLSTM等的情感分析模型。; 龙宇李秋生; 关键词：情感分析

基于电商评论文本情感分析的新疆鲜杏市场口碑分析: 2025年; 电商渠道是新疆鲜杏拓展市场销售、提高效益的重要途径,而基于电商评论文本分析的市场口碑评价能为促进新疆鲜杏电商产业发展提供重要的市场反馈信息。首先获取电商平台新疆鲜杏的消费者评论,并进行预处理;随后对评论文本进行深入分析和挖掘,包括判定评论语料情感倾向、基于LDA(隐含狄利克雷分布)主题模型的评论主题提取、基于依存句法分析和情感计算的消费者口碑定量评价。研究表明,消费者对新疆鲜杏的评价以积极情感为主,提取的3个核心主题包括果实品质、物流速度和产品价格,消费者最关注的产品属性是果实口感和物流速度,对果实感官品质满意度最高,对物流基本满意,对价格满意度最低。根据研究结果,为鲜杏电商产业提出发展建议。; 王思文张效瑜谢辉李子涵冯建英; 关键词：情感分析鲜杏

金融评论文本情感分析研究趋势与未来展望: 2025年; 以近年来国内外金融评论文本情感分析相关工作为研究对象,总结梳理该领域的发展脉络,从技术驱动和内容驱动双重视角对该领域研究趋势进行分析。在技术驱动方面,概括了从词典、传统机器学习到深度学习的情感分析技术发展历程;在内容驱动方面,利用BERTopic及LLaMA3对文献观点文档进行主题聚类,并通过动态主题建模分析领域发展趋势。研究发现,国内研究趋势由金融情感分析方法研究转向情绪影响市场预测相关研究,国外则持续深化深度学习应用,并预示着金融文本情感分析建模在未来更可能引起关注。最后,结合两方面的分析,从高质量数据集构建、金融评论细粒度情感分析以及情感分析效果的可解释性进行研究展望,为该领域相关研究提供参考和思路借鉴。; 吴江段一奇; 关键词：金融评论情感分析

一种文本情感分析方法: 本公开实施例是关于一种文本情感分析方法。该方法包括：采用全局向量和单词转换向量分别对目标文本进行向量化并加以训练，得到目标文本的第一文本向量矩阵和第二文本向量矩阵，目标文本为待进行情感分析的文本；采用双路注意力机制分别对...; 孔韦韦田乔鑫

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