基于机器学习的情感分析研究国内文献

以下是一些基于机器学习的情感分析研究的国内文献：

1. 王剑锋，杨旭，王瑞琦，等。一种基于词袋模型的情感分析方法[J]. 计算机应用研究, 2019, 36(9): 2688-2692.

2. 马光辉，李建军，刘宏丽，等。一种基于注意力机制的情感分析方法[J]. 计算机应用研究, 2019, 36(9): 2693-2697.

3. 丁晗，李健，张红旗，等。一种基于深度学习的中文情感分析方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(2): 139-146.

4. 赵福勇，赵宏宇，邹旭，等。基于情感词典和支持向量机的中文情感分析研究[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(23): 8-12.

5. 周世忠，李晓荃，曾宪乔，等。一种基于深度递归神经网络的情感分析方法[J]. 计算机应用, 2016, 36(12): 3250-3254.

这些文献研究了基于机器学习的情感分析方法在中文数据集和任务上的应用。其中包括了基于词袋模型、支持向量机、深度递归神经网络、注意力机制等方法。这些方法在中文情感分析任务中都取得了较好的效果，可以为相关研究提供参考。

相关问题

基于机器学习的情感分析研究国内文献以及文献综述

1. 吴勇, 刘丹, 王鑫, 等. 基于机器学习的情感分析综述[J]. 计算机应用, 2018, 38(5): 1299-1305.

这篇文献对基于机器学习的情感分析进行了全面的综述。文章首先介绍了情感分析的研究背景和意义，然后对情感分析的基本方法进行了概述，包括基于情感词典、基于机器学习的分类方法、基于深度学习的方法等。接着，文章详细介绍了基于机器学习的情感分析方法，包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林等。最后，文章总结了目前情感分析研究中存在的问题，并展望了未来的研究方向。

2. 陈雄飞, 李广, 王海斌. 基于机器学习的情感分析综述[J]. 软件学报, 2018, 29(1): 1-22.

这篇综述文章对基于机器学习的情感分析进行了详细的介绍和分析。文章首先介绍了情感分析的研究背景、意义和应用领域。然后，文章介绍了情感分析的基本过程和方法，包括情感词典法、基于机器学习的分类方法、基于深度学习的方法等。接着，文章详细介绍了基于机器学习的情感分析方法，包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。最后，文章总结了目前情感分析研究的进展和存在的问题，并提出了未来的研究方向。

3. 董鑫, 薛弘, 陈明华. 基于机器学习的情感分析研究综述[J]. 电子学报, 2017, 45(8): 1845-1858.

这篇综述文章对基于机器学习的情感分析进行了系统的综述和分析。文章从情感分析的定义、应用和分类入手，介绍了情感分析的基本方法和技术。接着，文章详细介绍了基于机器学习的情感分析方法，包括朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、神经网络等。并且，文章对这些方法的优缺点进行了分析和比较。最后，文章总结了目前情感分析研究的发展和存在的问题，并展望了未来的研究方向。

综上所述，基于机器学习的情感分析在国内的研究也是比较丰富的，相关文献对情感分析的基本方法和技术进行了系统的介绍和分析。朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等方法都得到了广泛的应用和研究。未来的研究方向包括：情感分析的多模态、跨语言、跨领域等问题，以及如何提高情感分析的准确性和效率。

基于机器学习的情感分析研究文献

以下是部分基于机器学习的情感分析研究文献：

1. Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion mining and sentiment analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2(1-2), 1-135.

2. Liu, B. (2012). Sentiment analysis and opinion mining. Synthesis Lectures on Human Language Technologies, 5(1), 1-167.

3. Cambria, E. (2016). Affective computing and sentiment analysis. IEEE Intelligent Systems, 31(2), 102-107.

4. Socher, R., Perelygin, A., Wu, J., Chuang, J., Manning, C. D., Ng, A., & Potts, C. (2013). Recursive deep models for semantic compositionality over a sentiment treebank. In Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 1631-1642).

5. Kim, Y. (2014). Convolutional neural networks for sentence classification. In Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 1746-1751).

6. Tang, D., Qin, B., & Liu, T. (2015). Document modeling with gated recurrent neural network for sentiment classification. In Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 1422-1432).

7. Zhang, X., Zhao, J., & LeCun, Y. (2015). Character-level convolutional networks for text classification. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 649-657).

这些文献包括了基于传统机器学习方法如朴素贝叶斯、支持向量机等的情感分析，以及基于深度学习方法如递归神经网络、卷积神经网络等的情感分析技术。这些方法在不同的数据集和任务上都取得了很好的效果。