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情感分析是自动识别文本中表达的情感的任务。在许多应用程序中，它变得越来越重要，例如社交媒体监控，产品审查分析和客户反馈评估。随着深度学习技术的出现，情感分析的性能和准确性显着提高。本文对机器学习和深度学习方法进行了全面调查，以分析文档，句子和方面级别。我们首先提供了传统的机器学习方法的情感分析及其局限性。然后，我们研究了已成功应用于此任务的各种机器学习和深度学习体系结构。此外，我们讨论了处理不同数据模式的挑战，例如视觉和多模式数据，以及如何对两种技术进行调整以应对这些挑战。此外，我们探讨了情感分析在不同领域的应用，包括社交媒体，产品评论和医疗保健。最后，我们重点介绍了深度学习方法的当前局限性用于情感分析，并概述了潜在的未来研究方向。本调查旨在为研究人员和从业人员提供对最先进的深度学习技术及其实际应用的全面理解。
通过机器学习和深度学习的情感分析
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