通过计算机辅助文献综述，发现情感分析的起源可以追溯到 20 世纪初进行的公共舆情分析和 20 世纪 90 年代的文本主体性分析，但基于网络上的主观文本的情感分析爆发是在 2004 年之后。最近几年，情感分析已经从分析在线产品评论转移到分析来自 Twitter 和 Facebook 等社交媒体的文本。感情分析的应用还扩展到股票市场、选举、灾害、医学、软件工程和网络欺凌等许多主题。

Dec, 2016

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

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

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

本章介绍了情感分析在现实生活场景中的应用和相关挑战，重点关注情感分析在健康、社会政策、电子商务、数字人文等领域的五个应用，探讨了为什么情感分析在这些领域中具有重要和挑战性，并介绍了当前情感分析研究如何处理这些应用。虽然使用深度学习技术是跨越这些应用的流行范例，但隐私和数据集选择偏差等挑战是几个应用中反复出现的主题。

Jan, 2023

介绍了多模态情感分析的定义、背景和发展，覆盖了最近的数据集和先进模型，并强调了该技术的挑战和未来前景，为未来的研究提供了建设性建议。

May, 2023

本文提出使用神经网络方法进行情感分析，从而有效解决相关问题，同时提供了一个数据集用于挑战现有的情感分类器在处理逻辑和语言现象方面的表现。

Jun, 2019

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

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

本文综述了深度学习在情感分析中的当前应用，介绍了其学习多层表示、特征提取和产生最新预测结果的强大机器学习技术。

Jan, 2018