摘要
情感分析作为自然语言处理领域的一个重要分支，近年来受到越来越多的关注。
它旨在识别和分析文本中表达的情感倾向，例如积极、消极或中性。
TextCNN作为一种基于卷积神经网络的深度学习模型，在情感分析任务中表现出优异的性能。
本文首先介绍情感分析和TextCNN模型的基本概念，然后回顾了基于TextCNN的情感分析研究现状，包括模型结构设计、特征提取方法、情感分类策略以及相关应用领域。
此外，还对现有研究的优势和不足进行了探讨，并展望了未来研究方向。
关键词：情感分析；TextCNN；深度学习；自然语言处理；特征提取
#1.1情感分析情感分析，也称为观点挖掘，是指利用自然语言处理和机器学习技术自动识别和提取文本中表达的情感倾向。
其目标是判断作者对特定主题、产品或事件的态度，是正面、负面还是中性。
情感分析在舆情监测、市场营销、社交媒体分析等领域具有广泛的应用价值。
例如，企业可以利用情感分析技术了解消费者对其产品或服务的评价，从而改进产品或服务质量。
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