（喀什大学 计算机科学与技术学院，新疆 喀什 844000）

0 引言

随着电商平台的完善，越来越多的人选择通过电商平台购物，并对产品做出评价.通过分析和挖掘这些评论信息，可以及时了解产品的性能、存在的问题以及用户的真实需求，为提升产品性能和服务质量提供决策依据[1].由于数据量庞大，无法用人工手段分析这些评论数据，只能依靠计算机程序处理和分析.文本情感分析涉及语言学、计算机、数学、人工智能等多个领域，是当前比较热门的研究领域[2].

文本情感分析根据研究目标的不同可分为粗粒度情感分析和细粒度情感分析.粗粒度情感分析，又称为文本倾向性分析，研究目标是判断文本所表达的情感是正面还是负面；细粒度情感分析的研究目标是提取情感对象和情感词，判断情感倾向等.文本情感分析根据研究对象的不同可分为词语级别的情感分析、句子级别的情感和篇章级别的情感分析.本文研究的是句子级别的粗粒度情感分析.文本情感分析的研究方法有基于规则的情感分析方法、基于传统机器学习算法的情感分析方法和基于深度学习的情感分析方法.基于规则的情感分析方法利用人工构造的情感词典和语法规则，判断文本情感倾向.该方法的特点是算法简单，程序的执行速度快，但是过度依赖情感词典，不能根据数据及时调整规则，无法识别网络上新出现的情感词.基于传统机器学习算法……