随着互联网的快速发展和普及，人们越来越习惯于在网络上表达自己的情感和观点，产生了海量的文本数据。
如何高效、准确地分析这些文本数据的情感倾向，成为了自然语言处理领域的研究热点之一。
文本情感分析旨在自动识别和分析文本中蕴含的情感色彩，例如喜怒哀乐等，具有广泛的应用价值，例如舆情监测、产品口碑分析、个性化推荐等。
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）作为一种深度学习模型，在图像识别等领域取得了巨大的成功，近年来也被广泛应用于文本情感分析任务中。
相较于传统的机器学习方法，基于卷积神经网络的文本情感分析方法能够自动提取文本的深层特征，无需进行繁琐的人工特征工程，在情感分类准确率和泛化能力方面表现出显著优势。
本文献综述首先介绍文本情感分析和卷积神经网络的基本概念，然后梳理基于卷积神经网络的文本情感分析方法的研究现状，重点探讨不同模型结构、词向量表示技术、情感词典构建方法等方面的研究进展，并对现有研究进行总结和分析，指出其优缺点和未来发展方向。
关键词：文本情感分析；卷积神经网络；深度学习；情感分类；词向量
#1.1文本情感分析
文本情感分析（SentimentAnalysis），又称意见挖掘（OpinionMining），是指利用自然语言处理、文本挖掘以及计算语言学等方法对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程[1]。
其主要任务是从文本中识别出作者的情感倾向，是倾向于正面、负面还是中性。
#1.2卷积神经网络
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，其人工神经元的连接方式受生物神经网络中动物视觉皮层组织的启发[2]。
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