基于深度学习的跨领域评论情感分类与表达抽取：方法、应用与展望

一、引言

1.1研究背景

在当今数字化时代，互联网的普及使得用户在各类平台上留下了海量的评论数据。从电商平台上消费者对商品的评价，到社交媒体中用户对热点事件的讨论，再到旅游、餐饮等领域的用户反馈，这些评论涵盖了人们生活的方方面面，反映了大众的观点、情感和需求。随着评论数据量的爆发式增长，如何高效、准确地分析这些数据，挖掘其中有价值的信息，成为了学术界和产业界共同关注的焦点。

跨领域评论情感分类与表达抽取在这样的背景下显得尤为重要。不同领域的评论数据具有独特的语言风格、词汇特点和情感表达方式。例如，电商领域的评论可能更侧重于产品的功