概述
分析总结：面向不同应用场景，主要有基于情感词典与规则、基于传统机器学习与基于深度学习三种文本情感分析方法。近年来基于多策略混合的方法逐渐成为重要的改进方法。主要是从宏观技术角度对方法和应用综述分析。面向商业决策等应用场景有很大的发展潜力。
文本细粒度，可以从文档级，句子级和方面级对文本的情感极性进行分类。文档和句子为粗层次；方面级针对语料中的对象或实体进行更细粒度的情感分类。
有待提升:
网络新语层出不穷，已有情感词汇含义不断发生变化。甚至可能在不同语境下产生完全不同的极性。需要高效发现新词并扩展已有词典。
主要研究集中于中英单一语种。互联网上用户越来越多评论可能用多语种或者小语种，跨语言情感分析。
多模态融合语料。
最后
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