A Survey on Sentiment Classification
-
摘要: 文本情感分析是多媒体智能理解的重要问题之一.情感分类是情感分析领域的核心问题，旨在解决评论情感极性的自动判断问题.由于互联网评论数据规模与日俱增，传统基于词典的方法和基于机器学习的方法已经不能很好地处理海量评论的情感分类问题.随着近年来深度学习技术的快速发展，其在大规模文本数据的智能理解上表现出了独特的优势，越来越多的研究人员青睐于使用深度学习技术来解决文本分类问题.主要分为2个部分：1)归纳总结传统情感分类技术，包括基于字典的方法、基于机器学习的方法、两者混合方法、基于弱标注信息的方法以及基于深度学习的方法；2)针对前人情感分类方法的不足，详细介绍所提出的面向情感分类问题的弱监督深度学习框架.此外，还介绍了评论主题提取相关的经典工作.最后，总结了情感分类问题的难点和挑战，并对未来的研究工作进行了展望.Abstract: Sentiment analysis in text is an important research field for intelligent multimedia understanding. The aim of sentiment classification is to predict the sentiment polarity of opinionated text, which is the core of sentiment analysis. With rapid growth of online opinionated content, the traditional approaches such as lexicon-based methods and classic machine learning methods cannot well handle large-scale sentiment classification problems. In recent years, deep learning has achieved good performance on the intelligent understanding of large-scale text data and has attracted a lot of attention. More and more researchers start to address text classification problems with deep learning. The content of this survey is organized as two parts. We firstly summarize the traditional approaches including lexicon-based methods, machine learning based methods, hybrid methods, methods based on weakly labeled data and deep learning based methods. Secondly, we introduce our proposed weakly-supervised deep learning framework to deal with the defects of the previous approaches. Moreover, we briefly summarize the research work on the extraction of opinion aspects. Finally, we discuss the challenges and future work on sentiment classification.
-
-
期刊类型引用(27)
1. 顾敏，徐雅男，王辛迪，花敏，周雯. 多用户MIMO-MEC网络中基于APSO的任务卸载研究. 无线电工程. 2024(03): 711-718 . 
百度学术
2. 王斐然，郭昕阳，张峰. 基于边缘计算的输电线路巡检设备协同调配研究. 自动化仪表. 2024(05): 123-126 . 百度学术
3. 史晓蒙，吕晓鹏，魏健康，王凌. 基于算法组合的端边云任务处理方法. 价值工程. 2024(36): 108-112 . 百度学术
4. 向朝参，程文辉，张昭，焦贤龙，屈毓锛，陈超，戴海鹏. 基于边缘智能计算的城市交通感知数据自适应恢复. 计算机研究与发展. 2023(03): 619-634 . 本站查看
5. 邵梁，何星舟，尚俊娜. 边缘计算中利用改进型遗传算法的任务卸载策略. 计算机应用与软件. 2023(11): 48-57 . 百度学术
6. 高仕斌，刘帝洋，韦晓广，康高强，罗嘉明，雷杰宇. 基于数字孪生网络的牵引供电智能运维体系与应用架构. 铁道学报. 2023(12): 1-15 . 百度学术
7. 张彦虎，鄢丽娟，马志愤，张彦军. 一种适用于多任务多资源移动边缘计算环境下的改进粒子群算力卸载算法. 计算机与现代化. 2022(05): 54-60+67 . 百度学术
8. 刘春林，秦进. 面向5G网络的移动边缘计算节点部署算法设计. 计算机仿真. 2022(12): 436-439+473 . 百度学术
9. 张开强，蒋从锋，程小兰，贾刚勇，张纪林，万健. 多分辨率下资源感知的图像目标自适应缩放检测. 计算机科学. 2021(04): 180-186 . 百度学术
10. 乐光学，陈光鲁，卢敏，杨晓慧，刘建华，黄淳岚，杨忠明. 一种基于K-shell影响力最大化的路径择优计算迁移算法. 计算机研究与发展. 2021(09): 2025-2039 . 本站查看
11. 苏命峰，王国军，李仁发. 边云协同计算中基于预测的资源部署与任务调度优化. 计算机研究与发展. 2021(11): 2558-2570 . 本站查看
12. 贾觐，暴占彪. 改进GA的边缘计算任务卸载与资源分配策略. 计算机工程与设计. 2021(11): 3009-3017 . 百度学术
13. 汪小威，林宁，胡玉平. 移动边缘计算中利用BPSO的任务卸载策略. 计算机工程与设计. 2021(12): 3333-3341 . 百度学术
14. 尹高，石远明. 移动边缘网络中深度学习任务卸载方案. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2020(01): 38-46 . 百度学术
15. 丁雪乾，薛建彬. 边缘计算下基于Lyapunov优化的系统资源分配策略. 微电子学与计算机. 2020(02): 63-68 . 百度学术
16. 白昱阳，黄彦浩，陈思远，张俊，李柏青，王飞跃. 云边智能:电力系统运行控制的边缘计算方法及其应用现状与展望. 自动化学报. 2020(03): 397-410 . 百度学术
17. 乐光学，戴亚盛，杨晓慧，刘建华，游真旭，朱友康. 边缘计算可信协同服务策略建模. 计算机研究与发展. 2020(05): 1080-1102 . 本站查看
18. 盛津芳，滕潇雨，李伟民，王斌. 移动边缘计算中基于改进拍卖模型的计算卸载策略. 计算机应用研究. 2020(06): 1688-1692 . 百度学术
19. 胡锦天，王高才，徐晓桐. 移动边缘计算中具有能耗优化的任务迁移策略. 计算机科学. 2020(06): 260-265 . 百度学术
20. 周振宇，陈亚鹏，潘超，赵雄文，张磊，汪中原. 面向智能电力巡检的高可靠低时延移动边缘计算技术. 高电压技术. 2020(06): 1895-1902 . 百度学术
21. 吕洁娜，张家波，张祖凡，甘臣权. 移动边缘计算卸载策略综述. 小型微型计算机系统. 2020(09): 1866-1877 . 百度学术
22. 张伟. 边缘计算的任务迁移机制研究. 软件导刊. 2020(09): 48-53 . 百度学术
23. 路亚. MEC多服务器启发式联合任务卸载和资源分配策略. 计算机应用与软件. 2020(10): 77-84 . 百度学术
24. 方加娟，李凯. 基于边缘云和移动辅助设备的计算卸载优化方案. 计算机应用与软件. 2020(12): 6-12 . 百度学术
25. 危泽华，曾玲玲. 基于Stackelberg博弈论的边缘计算卸载决策方法. 数学的实践与认识. 2019(11): 91-100 . 百度学术
26. 居晓琴. 移动边缘计算的QoE视频缓存方法. 电脑与信息技术. 2019(05): 44-47 . 百度学术
27. 乐光学，戴亚盛，杨晓慧，朱友康，游真旭，刘建生. 边缘计算多约束可信协同任务迁移策略. 电信科学. 2019(11): 36-50 . 百度学术
其他类型引用(65)
计量
- 文章访问数: 2838
- HTML全文浏览量: 8
- PDF下载量: 1992
- 被引次数: 92
下载:
