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I. 引言基于神经网络的方法，特别是深度学习，是人工智能研究的一个新兴领域，并且在我们进入数字时代时成功处理了不断增长的数据量。如今，基于神经网络的方法不仅用于识别物体和识别关键词等低级认知任务，而且还被部署在各种工业信息系统中，以协助高级决策。在自然语言处理领域，过去十年有两个里程碑：一个是word2vec [1]，这是一组从大型数据集中学习词嵌入（单词的向量表示）的神经模型；一个是基于GPT的最新模型[2]，它将强化学习与生成式转换器相结合，以实现多轮端到端对话。虽然这些基于神经网络的模型可以对数据集进行高度准确的预测并生成类似人类的话语，但它们对数据的内部特征和表示却几乎没有提供任何理解。随后，许多问题和担忧都源于这个黑箱问题。由于其中一些问题和担忧也与情绪分析有关，我们在下面列出了其中五个：
特邀评论：用于情绪分析的神经符号人工智能
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