作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
情感分析（sentiment analysis）是计算机领域对文本、图像或视频等媒体数据进行自动分类、处理和评价的过程。通过对输入数据的分析，识别出其情绪倾向或态度，是自然语言理解和人工智能领域中的一个重要研究方向。在社交媒体、新闻舆论监测、评论过滤、产品推荐等场景下，情感分析技术可以帮助企业快速有效地处理海量的数据并做出科学化及时反应的决策。
情感分析技术的发展历史可以总结为以下四个阶段：
20世纪60年代末到70年代初:传统的手工分析方法主要基于字典、规则和统计的方法，通过分词、分类、归纳和分析文本特征，完成复杂的文本分类任务。如分类器模型可以通过规则、统计和训练的方式，根据人的语言习惯和表达方式来判断文本的情感。由于这种手工分析方法的局限性和耗时长，很少有人能够真正意识到它的存在。
80年代中期至90年代初:随着计算机硬件性能的提升和商业环境的变化，电子社交网站开始运用自然语言处理技术来分析用户的言论，实现自动舆情监测。这一时期兴起了基于机器学习和模式识别的流行技术，如支持向量机、朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型等，它们利用强大的计算能力和海量的数据，极大地提高了对文本情感的识别准确率。但是，基于统计和规则的方法仍然占据了主导地位，导致复杂的分析逻辑难以构建。
90年代末到21世纪初:随着互联网的飞速发展，网络爬虫和信息爆炸的加剧，传统的文本分类技术已经无法满足需求。因此，基于深度学习的深层神经网络方法逐渐崛起。如卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络等，通过学习和抽取语义、上下文和结构信息，实现文本的自动分类。然而，传统的深度学习方法仍然依赖于大量的训练数据，并且需要非常高的计算资源才能达到较好的效果。同时，如何设计新的模型架构和优化算法也成
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