摘要
随着互联网的快速发展，在线评论和社交媒体数据成为企业了解客户情感的重要途径。
客户情感分析旨在识别和提取文本中表达的情感，为企业制定营销策略、改善产品服务提供valuableinsights。
传统的情感分析方法通常将情感分为简单的二元类别（正面或负面），难以捕捉客户情感的复杂性和多样性。
多标记学习作为一种能够同时预测多个标签的机器学习方法，为客户情感分析提供了新的视角。
本文回顾了多标记学习和客户情感分析的研究现状，重点介绍了基于多标记学习的客户情感分析模型，包括特征工程、算法选择、模型训练与优化等方面。
此外，本文还讨论了该领域面临的挑战和未来研究方向。
关键词：客户情感分析；多标记学习；情感分类；特征工程；机器学习
#1.1客户情感分析
客户情感分析（CustomerSentimentAnalysis）是指利用自然语言处理、文本挖掘和计算语言学等技术，对来自客户的文本数据（如在线评论、社交媒体帖子、调查反馈等）进行分析，以识别、提取和量化其中表达的情感态度。
其目标是了解客户对产品、服务或品牌的喜好和意见，为企业提供改进产品、优化服务和制定市场营销策略的决策支持。
#1.2多标记学习
多标记学习（Multi-LabelLearning）是一种机器学习范式，其任务是为单个样本预测多个类别标签。
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