目前深度学习在文本情感分析上都有哪些方法

情感分析自从2002年由Bo Pang提出之后，获得了很大程度的关注，特别是在在线评论的情感倾向性分析上获得了很大的发展。本文主要关注无监督的情感分析方法，由于不需要大量标注语料，无监督情感分析方法一直受到许多研究者的青睐，但同时效果也低于有监督的情感分析方法。
Turney首次提出基于种子词的非监督学习方法，使用“excelent”和“poor”两个种子词与未知词在搜索网页中的互信息来计算未知词的情感极性，并用以计算整个文本的情感极性。后续的非监督情感分析方法大都是基于生成或已有的情感词典或者相关资源进行情感分析。
例 如，Kennedy和Inkpen考虑文本中词的极性转移关系并基于种子词集合进行词计数决定情感倾向。朱嫣岚等人将 一组已知极性的词语集合作为种子，基于HowNet对未知词语与种子词进行语义计算，从而判别未知词的极性。Lin等采用LSM 模型、JST模型、Reverse－JST模型构建了三种无监督的情感分析系统。但是由于深层情感分析必然涉及到语义的分析， 以及文本中情感转移现象的经常出现，所以基于深层语义的情感分析效果并不理想，本文针对中文文本中经常出现的情感转移现象提出情感极性转移模型，提高了深层语义情感分析的分析效果。