本文研究利用深度学习方法，通过预训练单语词嵌入，将不同语种的词嵌入映射到共享嵌入空间中，从而进行多语情感分析。实验结果表明，我们的方法优于现有方法，其中 CNN 模型的分类准确率较目前最先进的基线高 2.1％。

Oct, 2017

使用双语情感嵌入模型 BLSE，能够在资源贫乏的目标语言中精确的捕获情感信息，从而在跨语言情感分类任务中实现优于现有方法的性能提升。

May, 2018

本论文介绍了我们在 SemEval 2016 任务 5 中使用深度学习的多语言基于方面的情感分析的方法。我们使用卷积神经网络（CNN）对方面抽取和基于方面的情感分析进行处理。我们将方面提取视为一个多标签分类问题，输出一个阈值参数化的方面概率。为了确定对方面的情感态度，我们使用局限系统（英语不受限制）对语句进行分析，其在所有语言和领域中均取得了竞争性的结果，对于方面类别检测（插槽 1）和情感极性（插槽 3）分别在 11 种语言域对中的 5 个和 7 个中排名第一或第二，从而证明深度学习为基于方面和多语言的情感分析方法的可行性。

Sep, 2016

本文旨在提出两种深度学习架构以及数据增强技术来分类波斯语句子的多分类和二分类情感，实验结果表明我们提出的方法可以成功地解决此问题。

Apr, 2020

通过使用领域特定的词向量和标签传播框架，结合少量种子单词，创造与手动资源相媲美的精准的领域特定情感词典，用于量化情感在时间和社区之间的差异，并在此基础上，提出了历史情感词汇表和社区特定情感词汇表。

Jun, 2016

本文提出了一种新的多语言情感分类方法，使用了大量的弱监督数据训练多层卷积网络，通过在多种语言数据集上进行充分的评估，证明该方法的优异性能，达到了同类研究的最高水平。

Mar, 2017

该研究提供了一个由 79 个数据集组成的开放性跨语言语料库，可用于培训情感模型，同时展现了基于不同基础模型、训练目标、数据集集合和微调策略所进行的数百次实验的多方面情感分类基准。

Jun, 2023

本论文提出一种自然语言处理算法，利用混合文本中的语码切换点，用基于大型预训练多语言模型的语义相似性和人工制作的积极和消极词汇集来确定语码切换文本的极性，以实现情感分析，其准确性和 F1 分数较基准模型提高了 11.2% 和 11.64%。

Oct, 2022

本文提出一种多情感资源增强注意力网络模型（MEAN）用于情感分类，通过集成情感词库、否定词和强度词等情感语言知识到深度神经网络的注意力机制中，采用了不同类型的情感资源，从不同的情感表示子空间提取情感相关信息，能更有效地捕捉情感、否定和强度词的总体语义，实验结果表明，MEAN 优于强有力的竞争对手。

Jul, 2018

本研究提出了一种基于双向长短期记忆的新型两层注意网络，利用 WordNet 生成知识图嵌入来提高情感分析的预测能力，将其与基于支持向量回归和多层感知机网络的监督模型相结合，实验结果表明该模型在 SemEval 2017 上表现优于顶尖系统，分别将 Sub-tracks 1 和 2 的准确率提高了 1.7 和 3.7 个百分点。

May, 2018