情感分析（也称为观点挖掘）是自然语言处理中一个活跃的研究领域。 它旨在从社交网络，博客或产品评论中的用户生成的文本中识别，提取和组织情感。 在过去的15年中，许多文献研究利用机器学习方法来从不同角度解决情感分析任务。 由于机器学习器的性能在很大程度上取决于数据表示的选择，因此许多研究致力于通过领域专家和精心的工程来构建功能强大的特征提取器。 近年来，深度学习方法以强大的计算模型出现，该模型无需特征工程即可自动从数据中发现文本的复杂语义表示。 这些方法改进了许多情感分析任务中的最新技术，包括句子/
