摘要
情感分类作为自然语言处理领域的重要任务之一，近年来受到学者们的广泛关注。
而深度学习技术的兴起，为情感分类提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了情感分类和深度学习的相关概念，然后梳理了国内外基于深度学习的情感分类研究现状，包括主流模型、常用数据集以及评价指标等方面。
接着，本文重点阐述了基于深度学习的情感分类的主要研究方法，如循环神经网络、卷积神经网络、注意力机制等，并对这些方法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还对现有研究进行了述评，指出了其中存在的问题和不足，并展望了未来可能的研究方向。
关键词：情感分类；深度学习；循环神经网络；卷积神经网络；注意力机制
#1.1情感分类
情感分类，也称为情感分析或倾向性分析，是指对文本、语音、图像等数据的情感倾向进行分类的任务。
其目标是判断出数据所表达的情感是积极的、消极的还是中性的。
例如，对于一段电影评论“这部电影太精彩了，强烈推荐！”，情感分类的目标是将其归类为“积极”情感。
情感分类在舆情监测、市场营销、个性化推荐等领域具有广泛的应用价值。
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