摘要
随着互联网的快速发展，网络评论数据呈现爆炸式增长。
这些评论数据蕴藏着丰富的用户情感信息，对于企业了解用户需求、改进产品和服务、制定营销策略具有重要意义。
评语情感分类作为情感分析领域的一个重要分支，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
传统的评语情感分类方法主要依赖人工设计的特征，存在特征稀疏、泛化能力差等问题。
而深度学习技术的兴起，尤其是卷积神经网络（CNN）在自然语言处理领域的成功应用，为评语情感分类提供了新的解决思路。
CNN能够自动提取文本的深层语义特征，有效提升情感分类的准确率和鲁棒性。
本文首先介绍了情感分类和CNN的基本概念，然后综述了基于CNN的评语情感分类算法的研究现状，包括模型结构、特征表示、优化方法等方面的研究进展，并对不同方法的优缺点进行了分析比较。
最后，总结了该领域面临的挑战和未来的研究方向。
关键词：情感分类；卷积神经网络；深度学习；自然语言处理；文本挖掘
1.1情感分类情感分类，也称为情感分析或观点挖掘，是自然语言处理领域的一个重要任务，旨在识别文本中表达的情感倾向。
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