该研究对情感分析中的词汇分类方法进行了探究，比较了14种公式的性能，选择最符合人类判断的用于计算词汇极性。
Dec, 2012
本论文提出了一种集成方法，将手动构建的先前极性词典与基于SentiWordNet的方法进行比较和融合，从而创建了一个在情感分析中表现出高精度和高覆盖率的先前极性词典SentiWords，并在情感分析任务中证明了其优于SentiWordNet和手动标注情感词典的表现。
Oct, 2015
本研究对二十四种正当实践的情感分析方法进行了基准比较，覆盖社交网络、电影、产品评论、新闻文章等十八个数据集，并提供了这些方法的代码和数据集以供使用。结果表明这些方法的预测性能在不同数据集上变化不大。
Dec, 2015
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
该研究介绍了使用R进行情感分析的基本功能，并举例说明了其可能的用例，可以用于社交媒体平台和政治研究领域。
Jun, 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
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
本研究探讨了ChatGPT作为数据标记工具用于不同情感分析任务中的应用，结果表明相较于基于词汇表的算法，ChatGPT在准确性方面有了显著提高，可用于不同的事件和任务情感分析的标注工作。
Jun, 2023
本研究旨在比较不同机器学习方法下的图书馆，并探讨了自然语言处理领域对文本变化的情感分析。研究使用了多种合作方法来分类情感极性，并对使用的库进行了讨论。研究采用了多种机器学习模型和四个评估指标，得出BERT转换器方法在情感分析中具有较高准确度。
Jul, 2023
基于词典的情感分析方法与基于机器学习的方法对比，发现词典中的词汇对于情感得分的差异具有依赖性，而没有明显的词汇能够系统性地引起情感得分的差异。
Nov, 2023