Web文本情感分析研究综述_李光敏

文本情感分析综述文本情感分析是指对文本内容进行分析，以确定其中所包含情感的方法。

情感分析在自然语言处理领域具有广泛的应用，包括社交媒体监测、品牌管理、市场调研等。

本文将综述目前文本情感分析的技术和方法，并探讨其应用领域和存在的挑战。

一、情感分析技术和方法：1. 基于词典的方法：该方法使用预定义的情感词典，对文本中的词进行情感打分，然后通过加权求和或者分类算法来确定整个文本的情感极性。

常用的词典有SentiWordNet、AFINN等。

2.机器学习方法：该方法通过训练一个分类器，将文本分为积极、消极或中性，常用的算法有朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等。

3.深度学习方法：近年来，深度学习方法在情感分析中取得了显著的进展。

深度学习模型如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）能够对文本进行端到端的建模，包括长期依赖和局部特征提取。

二、情感分析的应用领域：1.社交媒体监测：情感分析可用于监测社交媒体上用户对特定事件、产品或品牌的态度和情感倾向，帮助公司及时了解用户的反馈和需求。

2.市场调研：情感分析可以帮助企业了解产品的市场反应和用户的需求，进而优化产品设计和营销策略。

3.品牌管理：情感分析可以帮助企业评估品牌形象和声誉，并及时发现并解决潜在的危机和问题。

4.情感分析还可应用于舆情监测、情感化以及个性化推荐等领域。

三、情感分析的挑战：1.多样性和主观性：情感分析受到文本多样性和主观性的影响，不同文化和背景下，不同人对同一词汇或句子的情感倾向可能会有差异。

2.语义理解：情感分析需要深入理解文本的上下文和语义，包括语言的隐喻、讽刺等。

这对于机器来说是一大挑战。

3.数据标注：情感分析的训练需要大量标注好情感的数据，然而标注数据是一项复杂且耗时的任务，为情感分析提供高质量的训练数据仍然是一个问题。

综上所述，文本情感分析是一项具有挑战性但应用广泛的任务。

随着技术的不断发展，我们可以期待情感分析在各个领域的更深入应用，并希望能够解决当前面临的挑战，提升情感分析的准确性和效果。

文本情感分析综述作者：刘爽赵景秀杨红亚徐冠华来源：《软件导刊》2018年第06期摘要：近年来，随着互联网和社交网络的发展，网络上文本信息迅速增长，对文本情感进行分析成为研究热点。

根据文本情感分析方法的不同，总结了近年来文本情感分析的研究进展。

将文本情感分析分为基于词典的方法和基于机器学习的方法两大类：基于词典的文本情感分析方法分为人工构建和自动构建两种；基于机器学习的文本情感分析方法分为基于贝叶斯算法、基于最大熵算法和基于SVM的文本情感分析3种。

通过梳理国内外研究现状，对两类情感分析方法进行了深入分析，对文本情感分析进行了总结和展望。

关键词：文本情感分析；词典构建；机器学习；贝叶斯算法；最大熵算法；SVMDOI：10.11907/rjdk.172640中图分类号：TP3-0文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）006-0001-04Abstract：In recent years， with the development of the internet and social networks， text information on the Internet has been increased rapidly， and sentiment analysis has become a research hotspot. According to the different methods of sentiment analysis， the research progress of sentiment analysis in recent years is summarized.Sentiment analysis is divided into dictionary-based methods and machine learning-based methods. The dictionary-based sentiment analysis methods are divided into two kinds： artificial construction and automatic construction. Machine learning-based sentiment analysis methods are divided into three kinds based on Bayesian algorithm， based on maximum entropy algorithm and sentiment analysis based on SVM. Through the research status at home and abroad， two kinds of sentiment analysis methods are deeply analyzed， and the sentiment analysis is summarized and forecasted.Key Words：sentiment analysis； dictionary construction； machine learning； Bayesian algorithm； maximum entropy algorithm； SVM0 引言近年来，随着互联网和移动互联网的飞速发展，文本情感分析已经广泛应用于多个领域。

在线社交媒体中基于文本的情感分析研究1. 引言在当今社交化的互联网时代，人们越来越依赖在线社交媒体来进行信息的传递与交流。

随着社交媒体的快速发展，人们在具体应用场景中逐渐发现在线社交媒体中大量存在的文本信息可以被有效的挖掘与应用。

其中，对文本进行情感分析是一项极具实际应用价值的技术。

本文将重点介绍基于文本的情感分析技术在在线社交媒体中的研究进展。

2. 在线社交媒体中情感分析的基础在进行情感分析之前，必须先了解情感分析所依赖的基础技术。

文本情感分析所依赖的核心技术为自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术。

NLP 技术是一门研究对自然语言进行分析和处理的计算机科学。

其主要任务是将人类所使用的自然语言转换成计算机可以理解的形式，从而实现对文本的智能分析、自动化处理和语意理解。

自然语言是一套非常复杂的符号系统，它与情感密不可分。

因此，处理文本中的情感就需要对文本中所隐含的情感进行逐一抽取和描述。

3. 情感分析的基本流程情感分析的基本流程包括文本预处理、情感极性的判定和情感的分类。

具体流程如下：（1）文本预处理：文本预处理是指对待处理的文本进行处理，将文本中的噪声数据、冗余信息、非字符串数据和无用数据处理掉，以减少其对分类算法的干扰。

文本预处理的主要内容包括：文本清洗，分词，停用词过滤，词干提取等。

（2）情感极性判定：对于一个文本，先要确定它所表达的情感极性即是正面的、负面的还是中性的。

情感极性判定可以基于情感词典等资源进行，也可基于机器学习等方法进行。

（3）情感分类：情感分类是指在情感极性已经明确的前提下，针对这个文本对应的具体情感进行分类。

情感分类可分为基于规则的方法和基于机器学习的方法。

4. 基于规则的方法基于规则的情感分析方法是基于特定的规则和知识推理，用语法分析或者搜索方法结合先验规则将单词或短语转换为其情感类别的方法。

这种方法通常包括构建情感词典和规则库。

文本情感分析方法研究综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，文本情感分析作为自然语言处理领域的一个热门研究方向，正受到越来越多的关注。

本文旨在对文本情感分析方法进行全面的研究综述，旨在梳理和分析当前情感分析的主要方法、技术及其发展趋势，以期为读者提供一个清晰、系统的认识框架。

本文将简要介绍文本情感分析的研究背景和意义，阐述情感分析在社交媒体分析、舆情监控、产品评价等领域的重要应用。

随后，文章将重点回顾和总结情感分析的发展历程，包括早期的基于词典的方法和规则的方法，以及近年来兴起的基于机器学习和深度学习的情感分析方法。

在详细分析各类情感分析方法时，本文将深入探讨各种方法的原理、优缺点以及适用场景。

文章还将关注情感分析领域的一些前沿研究，如基于深度学习的情感分析模型、多模态情感分析以及情感分析的跨领域应用等。

本文将对未来的研究方向和挑战进行展望，以期为推动文本情感分析技术的发展提供有益的参考和启示。

通过本文的综述，读者可以对文本情感分析方法有一个全面、深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的借鉴和指导。

二、文本情感分析的发展历程文本情感分析，也称为观点挖掘或情感挖掘，是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向。

自20世纪90年代起，随着计算机科学和的飞速发展，文本情感分析逐渐受到了广泛关注，经历了从简单规则到复杂模型的发展历程。

早期的研究主要基于规则或词典的方法。

研究者们通过构建情感词典或情感词汇列表，结合简单的文本处理规则，对文本进行情感倾向的判断。

然而，这种方法受限于情感词典的完备性和规则设计的灵活性，难以处理复杂的语言现象和上下文依赖。

随着机器学习技术的兴起，文本情感分析开始进入新的发展阶段。

研究者们开始尝试使用各种机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、最大熵模型等，对文本进行情感分类。

这些算法能够从大量数据中学习出有效的特征表示，从而提高了情感分析的准确性和鲁棒性。

文本情感分析综述目录1. 内容描述 (2)1.1 文本情感分析的定义和重要性 (2)1.2 研究背景和动机 (4)1.3 文档综述的范围和结构 (5)2. 文本情感分析的技术与方法 (6)2.1 传统文本分析方法 (8)2.1.1 语言学角度的分析 (10)2.1.2 心理学角度的分析 (11)2.2 机器学习和人工智能方法 (12)2.2.1 传统的机器学习方法 (14)2.2.2 深度学习方法 (15)2.3 混合和协同方法 (17)2.3.1 数据驱动与问题驱动混合方法 (17)2.3.3 协同过滤与推荐系统 (20)3. 文本情感分析的应用领域 (22)3.1 社交媒体分析 (23)3.2 产品评论分析 (24)3.3 市场策略与消费者行为预测 (26)3.4 医疗健康分析 (27)3.5 情感定向内容生成与推荐系统 (28)4. 存在的问题与挑战 (29)4.1 数据收集与标注的困难 (31)4.2 偏见与多样性问题 (32)4.3 性能评估的标准与方法 (33)4.4 模型复杂性与效率的平衡 (35)5. 未来的研究方向 (36)5.1 跨语言情感分析 (37)5.3 情感识别的道德与隐私问题 (40)5.4 情感分析在边缘计算环境中的应用 (42)1. 内容描述本文深入探討文本情感分析(Text Sentiment Analysis，TSA)的相關概念和技術。

我们将介绍文本情感分析的定义和分类，涵盖情感极性分析、情感細粒度分析以及情感蕴含分析等不同种类，并分析其各自的应用场景和挑战。

我们将系统地综述文本情感分析的关键技术，包括：文本预处理、词特征提取、情感词典、机器学习模型（如Naive Bayes、Support Vector Machines、深度学习模型等）、以及情感分析的评估指标。

本文也将介绍文本情感分析在不同领域的应用，例如市场调查、舆情监测、社交媒体分析、用户体验评估等，并探讨其在推动智慧决策、用户行为洞察和情感识别方面的价值。

基于Web的情感分析技术研究随着互联网的发展，人们在日常生活中越来越多地依赖网络进行交流和信息获取。

而对于企业和政府机构来说，了解公众对于他们的看法和情绪变化，是制定和调整策略的必要条件。

因此，基于Web的情感分析技术应运而生，成为研究的热点之一。

一、什么是基于Web的情感分析技术基于Web的情感分析技术又称为网络情感分析技术，是指借助计算机程序，对于人们在网络空间中表达的信息进行情感分类和情绪分析的一种技术。

这些信息可以是文本、图片、音频或者视频等。

而情感分类的结果则可以反映出信息发出者的情感倾向和态度，有利于企业和政府机构了解公众的看法和情绪变化，并据此制定相应的策略。

二、基于Web的情感分析技术的研究内容基于Web的情感分析技术的主要研究内容包括以下三个方面：（1）建立情感分类模型。

这是进行情感分类分析的前提。

通过对大量样本的分析和处理，可以建立情感分类的模型。

这个模型的建立过程，需要借助自然语言处理（NLP）和机器学习技术等。

（2）进行情感分类。

建立了情感分类模型之后，就可以进行情感分类。

情感分类的方法主要有两种：一种是基于字典的情感分类方法，另一种是基于机器学习的情感分类方法。

其中，基于机器学习的方法较为成熟，分类效果更好。

（3）进行情感分析。

情感分析是对情感分类结果的进一步分析，它可以帮助我们了解公众的情绪变化和情感倾向。

进行情感分析的方法主要有两种：一种是基于规则的情感分析方法，另一种是基于语义分析的情感分析方法。

其中，基于语义分析的方法具备更好的可扩展性和精度。

三、基于Web的情感分析技术的应用领域基于Web的情感分析技术在社交网络、电子商务、政府舆情监测等领域都有着广泛的应用。

下面分别进行简要介绍。

（1）社交网络情感分析。

社交网络中的用户发布了大量的情感信息，通过对这些信息进行情感分类和情感分析，可以了解公众的观点和情感倾向。

这对于企业和政府机构制定和调整策略非常重要。

（2）电子商务情感分析。

随着企业信息化与互联网的发展，信息以爆炸性速度飞速增长，其中包括了大量的非结构化与半结构化数据。

非结构化与半结构化数据，主要是文本型数据，阐述5w问题，即who，when，where，what，Why。

如何充分利用非结构化数据与半结构化数据，分析其包含的潜在信息，拥有支持决策，成为了众多企业与研究者关注的重点。

尤其，针对互联网(如博客和论坛)上大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息。

这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性，如喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等。

基于此，潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法。

由于越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验，这类评论信息迅速膨胀，仅靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理，因此迫切需要计算机帮助用户快速获取和整理这些相关评价信息。

因此，如何从这些Web文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。

情感分析(sentiment analysis)技术也就应运而生(本文中提及的情感分析，都是指文本情感分析)。

文本情感分析(sentiment analysis)，又称为意见挖掘，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。

其中，主观情感可以是他们的判断或者评价，他们的情绪状态，或者有意传递的情感信息。

因此，情感分析的一个主要任务就是情感倾向性的判断，Pang等人在文献1中将情感倾向分为正面、负面和中性，即褒义、贬义和客观评价。

研究初期，大量研究者都致力于针对词语和句子的倾向性判断研究，但随着互联网上大量主观性文本的出现，研究者们逐渐从简单的情感词语的分析研究过渡到更为复杂的情感句研究以及情感篇章的研究。

文本情感分析主要可以归纳为3项层层递进的研究任务，即情感信息的抽取、情感信息的分类以及情感信息的检索与归纳[2]。

情感信息抽取就是将无结构的情感文本转化为计算机容易识别和处理的结构化文本。

文本情感分析综述作者：来亮钱屹来源：《计算机光盘软件与应用》2012年第18期摘要：近年来随着计算机、人工智能、心理学等学科交叉领域的不断延伸，情感分析引起了很多研究人员的兴趣。

情感分析主要是对主观性文本进行挖掘与分析，从中获取有价值的信息。

本文针对中文文本情感分析的研究现状与进展进行总结。

首先介绍文本情感分析的内容，并按粒度层次，从词语级、语句级介绍相关的技术，分析了近年来的一些研究进展。

接着介绍了中文文本情感分析的方法，最后总结了中文文本情感分析的研究难点与未来的研究方向。

关键词：文本；情感分析；倾向性；情感计算；粒度中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9599（2012）18-0000-021 情感计算概述情感计算是人工智能的一个热门、前沿的研究领域，它的目标是要赋予计算机类似人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终能够像人一样自然亲切的交流。

随着Internet 的发展，以文本形式出现的信息越来越多，已经成为最容易获取，也是最为丰富的一种交互资源。

1.1 文本情感分析的内容。

美国MIT媒体实验室的Picard教授认为情感计算主要包括三个部分，即情感识别、情感发生、情感表达。

内容具体可分为九个方面：情感机理、情感信息的获取、情感模式识别、情感的建模与理解、情感合成与表达、情感计算的应用、情感计算机的接口、情感的传递与交流、可穿戴计算机。

关于文本的情感计算是文本情感分析中的核心问题之一，文本情感分析，广义上包含对文本的主客观性分析，同时也包含了对主观信息的倾向性分析及强度分析。

倾向性分析也就是我们通常所说的褒贬性分析，一般指说话人对某事某物的看法或观点，通常以“表扬——批评”、“赞同——反对”这样具有较强烈情感倾向的词汇来分类；而强度分析指的是对同一事物所持观点的语气强烈程度，如：“我喜欢文学”与“我热爱文学”，两个句子同样表达了对文学的喜爱，但程度不同，“热爱”的语气强烈程度要远远超过“喜欢”。

信息科学中的文本情感分析与情感预测研究引言随着社交媒体和互联网的迅猛发展，大量的文本数据被产生并广泛流通。

这些文本数据中蕴含着丰富的情感信息，能够揭示人们对于事物的喜好、态度和情感倾向。

因此，文本情感分析和情感预测成为信息科学领域中受到广泛关注的研究方向。

本文将着重探讨文本情感分析与情感预测的研究现状、方法及其应用。

一、文本情感分析的研究现状文本情感分析可以看作是对于文本中蕴含的情感信息的自动识别和分析过程。

在信息科学领域，研究者们采用了多种方法和技术实现了文本情感分析的自动化处理。

常见的方法包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。

1. 基于规则的方法基于规则的方法是一种传统的文本情感分析方法。

该方法通过人工定义规则和规则库，对文本中的情感词汇、情感强度和语境进行匹配和分析，从而判断文本的情感倾向。

虽然基于规则的方法在某些场景下取得了较好的效果，但其受限于规则的准确性和鲁棒性，无法满足复杂情感分析任务的需求。

2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法能够从海量的已标注训练数据中学习情感分析模型。

该方法首先通过特征提取将文本转化为向量表示，然后利用机器学习算法训练分类器，进而对未标注数据进行情感预测。

常用的特征包括词袋模型、n-gram模型和词向量等。

基于机器学习的方法在训练数据充足的情况下能够取得不错的结果，但在数据稀缺或领域转移的情况下表现较差。

3. 基于深度学习的方法近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的方法在情感分析领域获得了广泛应用。

深度学习的神经网络模型能够通过多层次的非线性变换，学习到更抽象和高级的特征表示。

例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型在文本情感分析任务中被广泛运用。

这些模型能够自动捕捉文本中的情感信息，并实现更精确的情感预测。

二、情感预测的研究方法情感预测是文本情感分析的一个重要应用方向，其目标是对未知文本的情感进行预测。

文本情感分析技术在电子商务中的应用研究引言：随着互联网的快速发展和普及，电子商务行业正逐渐成为全球商业领域的重要组成部分。

而在电子商务中，文本情感分析技术的应用日益受到关注。

本文将从情感分析技术的定义和原理入手，探讨文本情感分析技术在电子商务中的应用，并分析其对电子商务业务的影响和价值。

一、情感分析技术的定义与原理1.1 情感分析技术的定义情感分析技术，又称为情绪分析或意见挖掘，是一种通过计算机自动识别和理解文本中的情感，并对之进行评估和分类的技术。

它主要通过自然语言处理（NLP）技术、机器学习和数据挖掘等方法，将文本中表达的情感和情感极性进行分析和判断。

1.2 情感分析技术的原理情感分析技术的实现主要依赖于三个关键步骤：文本预处理、特征提取和情感分类。

（1）文本预处理：将原始文本进行清洗和去噪，消除噪声和无用信息，包括标点符号去除、停用词处理、词干化以及拼写纠正等操作，以便进一步分析（2）特征提取：通过使用NLP技术，将文本转化为计算机能够理解的序列数据。

常用的特征提取方法包括词袋模型（Bag-of-Words）、词嵌入（Word Embedding）以及主题模型等。

（3）情感分类：使用机器学习和数据挖掘方法，对文本的情感进行分类。

根据不同的领域需求和研究目标，可以选择使用监督学习、无监督学习或半监督学习等方法。

二、文本情感分析技术在电子商务中的应用2.1 情感分析在商品评价中的应用电子商务平台上，用户会对商品进行评价和评论，这些评价信息可以通过情感分析技术得到自动化的情感指标。

利用情感分析，电商平台可以对用户评价进行分类和汇总，进一步分析用户对商品的满意度和意见。

通过了解用户情感，商家可以快速调整产品或服务，以提高用户满意度。

同时，电商平台还可以根据用户的历史评价记录，为其他用户推荐相关商品，提升销售额和用户体验。

2.2 情感分析在舆情监测中的应用电子商务行业常常面临各种舆情风险，包括负面评价、虚假宣传、投诉声浪等。

社交网络上文本情感分析技术研究近年来，随着社交网络的兴起，人们在日常生活中越来越依赖于社交网络，许多人通过发布文本以表达自己的情感和看法，因此社交网络上的文本情感分析技术受到越来越多的关注。

文本情感分析技术是一种自然语言处理技术，它可以将文本分析成正面或负面的情感，在商业、政治、社会等领域有着广泛的应用。

社交网络上的文本情感分析技术将文本分析成情感状态，可以为企业、政府、个人等提供重要的决策依据。

在商业领域，它可以帮助企业了解消费者对产品的评价和意见，从而改进产品设计，提高市场竞争力。

在政治领域，通过对政治家和政策的评论进行情感分析可以更好的了解民意和社会情绪，以便政府更好地制定政策。

对于个人而言，社交网络上的文本情感分析技术可以帮助个人了解社交网络上与自己相关的信息，从而更好的了解自己在社交网络上的形象和影响力。

文本情感分析技术的核心是情感分类，即将文本分成积极、消极或中性情感。

目前，常见的情感分类方法有基于词典的方法、机器学习方法和混合方法。

基于词典的方法是文本情感分析中最简单的一种方法，它利用情感词典对文本进行情感分类。

情感词典是由语言学家和心理学家共同编制的，其中包含了被认为具有情感倾向的词汇，如“开心”、“愤怒”、“感动”等。

基于词典的情感分析方法通过对文本中的情感词汇进行计数，从而来评估文本的情感状态。

虽然基于词典的方法具有简单和可扩展性等优点，但它不能准确地描述文本的情感状态。

机器学习方法是文本情感分析中比较常用的一种方法，它通过训练算法和分类器来学习情感分类模型。

机器学习方法需要大量的数据作为训练数据，通常将数据划分为训练数据和测试数据，训练数据用于构建情感分类模型，测试数据用于验证模型的准确性。

机器学习方法基于大量的特征提取和模型训练，可以达到较高的文本情感分类准确度。

混合方法是将基于词典的方法和机器学习方法结合起来使用，以取得更好的情感分类效果。

混合方法通常是使用基于词典的方法对文本进行预处理，然后将文本输入到机器学习算法中，以达到更好的分类效果。

Web文本情感分类研究综述
王洪伟;刘勰;尹裴;廖雅国
【期刊名称】《情报学报》
【年(卷),期】2010(029)005
【摘要】对用户发表在Web上的评论进行分析,能够识别出隐含在其中的情感信息,并发现用户情感的演变规律.为此,本文对Web文本情感分类的研究进行综述.将情感分类划分为三类任务:主客观分类、极性判别和强度判别,对各自的研究进展进行总结.其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法.分析了情感分类中的语料库选择和研究难点.最后总结了情感分类的应用现状,并指出今后的研究方向.
【总页数】8页(P931-938)
【作者】王洪伟;刘勰;尹裴;廖雅国
【作者单位】同济大学经济与管理学院,上海,200092;同济大学经济与管理学院,上海,200092;同济大学经济与管理学院,上海,200092;香港理工大学电子计算学系,香港
【正文语种】中文
【中图分类】G35
【相关文献】
1.Web自动文本分类技术研究综述 [J], 蒲筱哥
2.Web文本情感分析研究综述 [J], 李光敏;许新山;熊旭辉
3.WEB文本情感倾向性分析研究综述 [J], 周俊臣;赵晖
4.主观性文本情感分类研究综述 [J], 孔杏;林庆
5.基于语义嵌入深度学习的Web文本情感分类 [J], 彭云;万红新
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于网络文本的情感分析研究随着互联网的普及和信息化的加速，网络文本已经成为了人们获取信息、交流思想、表达情感的重要工具。

网络文本中蕴含着丰富的情感信息，如果能够将这些情感信息进行有效的挖掘，就可以为社会和个人提供更加精准的情感分析服务。

因此，基于网络文本的情感分析研究就显得尤为重要。

一、情感分析研究的基础在开始研究基于网络文本的情感分析之前，需要先了解情感分析的基础。

情感分析，也称为意见挖掘或情感识别，是指利用自然语言处理、机器学习等技术对一段文本中的情感信息进行自动判断和归纳的过程。

情感分析的分类主要有两种方式：一种是情感分类，将人的情感分为积极、消极、中性等多个类别，并对文本进行标注；另一种是情感回归，将人的情感量化为0-1之间的数值，并对文本进行评分。

目前，情感分析研究已经被广泛应用于各个领域，如商业、政治、社交、文化等。

商业领域可以利用情感分析对用户反馈、产品评价等进行监测和分析，政治领域可以利用情感分析对政策和领导者的形象进行评估和改进，社交领域可以利用情感分析对社交媒体的内容和用户行为进行分析和管理，文化领域可以利用情感分析对文学作品、电影音乐等进行评价和推荐。

二、基于网络文本的情感分析技术基于网络文本的情感分析技术主要包括以下几种：1.情感词典法：通过建立情感词典，将其中的情感词与情感类别进行匹配，用来对网络文本进行情感分类和判断。

2.机器学习法：通过训练机器学习模型，让其自动从大量标注好的数据中学习情感的特征和规律，从而对网络文本进行情感分类和评分。

3.深度学习法：利用深度神经网络结构进行情感分析，在模型训练阶段，深度学习算法会自主进行特征提取和分类，从而提高情感分析的准确性。

4.基于规则的方法：通过人工设计一系列规则，对网络文本中的主观描述进行判断和分类。

三、基于网络文本情感分析的应用基于网络文本的情感分析技术已经在许多领域得到了广泛应用。

以下是一些相关的案例：1.商业：利用情感分析技术对用户的产品反馈和评价进行分析，以为企业提供改进产品和服务的方向。