基于循环神经网络的商品评论文本情感分类研究文献综述

随着电子商务的蓬勃发展和社交媒体的普及，消费者在网络上发表了海量的商品评论，这些评论蕴藏着宝贵的用户情感信息，对消费者购买决策和商家改进产品服务具有重要参考价值。

如何高效准确地对这些评论进行情感分类，成为自然语言处理领域的研究热点。

循环神经网络作为一种能够有效处理序列数据的深度学习模型，在文本情感分类任务中展现出巨大潜力。

本文首先介绍了情感分类和循环神经网络的基本概念，并回顾了循环神经网络在商品评论文本情感分类领域的研究现状，包括传统循环神经网络模型、长短期记忆网络模型、门控循环单元模型以及基于注意力机制和多模态融合的改进模型。

然后，分析了不同模型的优缺点和适用场景，并总结了常用的数据集、评价指标和实验结果。

最后，展望了未来商品评论文本情感分类研究的发展方向，如模型优化、多模态情感分析、跨领域情感分析等。

关键词：情感分类；循环神经网络；商品评论；文本分析；深度学习

#1.1情感分类情感分类，也称为情感分析或观点挖掘，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，例如积极、消极或中性。

情感分类的对象可以是句子、段落或整篇文档，其应用领域非常广泛，包括舆情监测、市场营销、产品推荐等。

#1.2循环神经网络循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络模型。