摘要
随着互联网和社交媒体的快速发展，电影评论已成为大众表达观影感受和评价电影质量的重要途径。
海量的电影评论数据蕴藏着丰富的用户情感信息，对这些信息进行自动化的情感分类，有利于影评网站进行舆情监控、个性化推荐等服务，也为电影制作方提供改进方向和市场预测依据。
本文首先介绍了情感分析和文本情感分类的基本概念，以及深度学习在情感分类任务中的优势。
然后，重点综述了近年来国内外学者在基于深度学习的电影评论情感分类研究方面取得的成果，详细介绍了常用的深度学习模型，包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、注意力机制（AttentionMechanism）、Transformer、BERT等，分析了它们在电影评论情感分类任务上的应用特点和优缺点。
此外，本文还总结了常用的电影评论情感分类数据集、评价指标以及模型性能对比，并讨论了当前研究存在的问题和挑战。
最后，展望了未来电影评论情感分类研究的发展趋势，为进一步推动相关研究提供参考。
关键词：电影评论；情感分类；深度学习；文本分析；自然语言处理
近年来，随着互联网技术的快速发展以及社交媒体的普及，人们越来越习惯于在网络上表达自己的观点和情感。
电影作为一种重要的娱乐方式，其评论数据也呈现出爆炸式增长的趋势。
这些评论数据中蕴含着丰富的用户情感信息，对这些信息进行自动化的情感分析和分类，具有重要的理论意义和应用价值。
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