该研究分析了评估理论作为一种情感分析方法的适用性，结果表明评估概念可以可靠地由人工注释和文本分类器恢复，并且可以帮助确定情感类别，因此评估理论构成了一种替代的计算情感分析范式，并进一步提高了联合模型在文本情感分类中的表现。
Jun, 2022
本文旨在将心理学中事件的应急评估理论应用到情感分类模型中，实现对事件描述的应急评估变量的学习，证明这种方法能提高分类模型对离散情感分类的准确性，并发布了应急评估标记的情感关联事件描述语料库。
Mar, 2020
通过引入经验者概念，将情感标签分配给相关事件中的感受者，通过此方法，作者证明了在情感检测中忽略事件参与者是一种简化，但在情感检测任务中，忽略事件参与者是一种简化，但使用考虑事件参与者和评估的经验者感知模型来对情感进行分类比基于经验者的模型更为准确。
Oct, 2022
本文探讨了基于情感理论的评估维度对于模拟人类情感分析的重要性，并对比了不同基于事件的语料库的手工和自动标注策略，在此基础上提出了 RoBERTa 模型进行情感分析的改进方法。
Feb, 2021
本研究介绍一种新的情感分析标注方法，提出一种基于自传故事纪录的情感分析的数据集，探索了使用基于规则的自动标注方法来标注情感及其语义角色，以便教练识别相关方面，并探讨了基于图结构的情感分析的未来方向。
本研究针对情感角色标注进行实验，发现在情感体验者的识别上存在困难，但详细提出了一套自动情感体验者检测实验并于此基础上进行情感识别，表明在注释不充分的情况下，进行情感体验者识别可以提高情感识别的准确性。
May, 2023
通过加入评估变量作为条件，在生成框架中包含评价理论能够提高情感文本生成的准确性，并使用户可以实现更加精细的控制生成的文本。
Jul, 2023
本文借鉴心理学的评估理论，以英语事件描述文本资源为基础，采用整合性分类方法，对参与情感事件中的不同语义角色进行情感分析，并丰富地注释了事件属性，提供了可供研究不同角色情感和事件评估的有用数据，并能够开发特定于经验者的情感和评估分类系统。
Mar, 2022
本论文提出一种基于标签语义的情感标注模型，包括标签 embedding 和半监督策略，并在情感推断任务方面取得了领先研究成果。
Jun, 2020
对自然语言处理领域的情感分析进行全面综述，讨论任务定义、重要情感框架、文化因素的主观性考虑以及 NLP 应用，并指出研究中存在的四个缺陷。
Mar, 2024