基于深度学习的电影评论情感分类系统研究文献综述

随着互联网和社交媒体的迅速发展，网络文本情感分析成为自然语言处理领域的研究热点。

电影评论作为一种重要的网络文本数据，蕴含着丰富的用户情感信息，对电影票房预测、口碑分析等具有重要意义。

深度学习技术的兴起为电影评论情感分类提供了新的思路和方法。

本文首先介绍了情感分析和深度学习的相关概念，并概述了文本情感分类方法；然后，重点阐述了基于深度学习的电影评论情感分类研究现状，包括常用的深度学习模型、数据集和评价指标，并对现有研究进行了分类和比较分析；接着，详细介绍了几种典型的基于深度学习的电影评论情感分类系统，并分析其优缺点；最后，总结了当前研究存在的问题，并展望了未来的发展趋势。

关键词：电影评论；情感分类；深度学习；自然语言处理；文本挖掘

近年来，随着互联网技术的飞速发展和普及，网络文本数据呈现爆炸式增长趋势，人们在以电影评论网站、社交媒体平台等为代表的网络平台上发表了海量的电影评论信息。

这些评论蕴含着用户对电影的真实情感和态度，对于电影制片方、发行方以及潜在观众都具有重要的参考价值。

情感分析（SentimentAnalysis）作为自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）领域的一个重要分支，旨在识别和分析文本中表达的情感倾向，其主要任务包括情感分类、情感强度分析、情感主题提取等。

其中，情感分类是最基本的任务，旨在将文本按照情感倾向划分为正面、负面或中性等类别。

传统的文本情感分类方法主要依赖于情感词典和机器学习技术。