情感分析是文本挖掘中的新兴领域，通过计算地识别和分类在不同社交媒体平台上表达的观点，对于了解顾客对产品、服务和最新市场趋势的心态起着重要作用。这篇综述论文定义了情感以及在语音、图像、视频和文本等不同领域中的最新研究和发展，同时还讨论了情感分析的挑战和机遇。

Nov, 2023

本文介绍了机器学习在情感分析领域的最新进展，并对情感分析的起源、任务、挑战、方法和资源使用以及应用进行了概述。此外，文中还讨论了情感分析存在潜在有害影响的问题，并介绍了追求情感分析公平性的最新研究方向。

May, 2020

这篇论文研究了新闻文章情感分析的不同点，并且提出了三个需要解决的子任务，同时尝试从新闻文章中分离出正负面情感并挖掘其中的实体，最终得到的实验结果表明，忽略专业领域的词汇能够在新闻观点挖掘的任务中产生更好的效果。

Sep, 2013

本文对三种软件工程特定定制的情感分析工具的性能和可靠性进行了基准研究，分析了错误分类文本的质量，从而反思分析出了面临的挑战。

Mar, 2018

这篇文章讨论了情感分析的现状，指出了这一领域的短处和未被充分探索的关键方面，并试图为该领域规划一条可能涵盖许多被忽略和未回答的问题的发展路径。

May, 2020

我们通过对 189 篇同行评审论文在应用程序、模型和数据集方面的批判性研究，对情感分析（SA）的社会技术方面进行了探究，并从中发现情感分析已成为不同的社会技术系统的重要组成部分，对社会和技术用户产生影响。我们深入社会学和技术文献，揭示了在金融、政府和医疗等领域中对这一概念的不同概念化。我们的研究揭示了情感的明确定义和框架的缺失，从而可能带来挑战和偏见。为了解决这个问题，我们提出了一份伦理表，包含关键问题，以指导从业人员确保情感分析的公平利用。我们的发现强调了在定义 SA 中的情感方面采用跨学科方法的重要性，并为其实施提供了实用的解决方案。

Oct, 2023

现今，网站已成为展示用户对各种事件的意见、情感和感受的必要平台。使用自己的智能手机，每个人都可以在博客和社交媒体上（如 Twitter、WhatsApp、Telegram 和 Instagram）发表关于购买产品、发生事故、出现新疾病等方面的意见。因此，每天都记录了数百万条评论，这创造了大量的非结构化文本数据，可以通过自然语言处理方法从这种类型的数据中提取有用的知识。情感分析是自然语言处理和机器学习的重要应用之一，可以使我们分析评论和其他网页用户记录的文本信息的情感。因此，以下将说明在这一领域中的情感分析、方法和挑战。

Mar, 2023

本文详细阐述了情感分析的最新趋势和技术，通过系统综述了词汇、图形、网络、深度学习和规则等方法并比较分析数据集和评价指标，展现了情感分析的广泛应用领域，并旨在提高情感分析的效率和准确性。

May, 2023

本文使用多种技术，如基于词典的、机器学习和深度学习方法，对社交媒体上的评论数据进行情感分析，并提供了比较分析结果。在本研究中，我们使用了来自 Twitter、Reddit 等社交网络网站的评论等多源数据集。选择了朴素贝叶斯机器学习算法、TextBlob 词典方法和 LSTM 深度学习算法。

Dec, 2022

本文综述了情感分析在教育领域的四个级别及其在教学决策制定以及对教学质量的提升的作用，描述了使用 AI 方法和情感标注技术对学生反馈进行分析的过程和工具，并讨论了情感分析领域中的挑战和未来趋势。

Feb, 2023