情感分析综合研究：从基于规则的方法到现代大语言模型系统

本文对人工智能（AI）和大语言模型（LLM）背景下情感分析的研究进行了全面综述。作为自然语言处理（NLP）的关键环节，情感分析从传统的基于规则的方法发展到近期的深度学习技术，经历了显著的演进。本研究概述了情感分析的历史发展，重点突出了从词典库驱动和模式驱动方法向更为精致的机器学习和深度学习模型的转变。讨论了关键挑战，包括处理双语文本、识别讽刺以及消除偏见。本文综述了最新方法，识别了新兴趋势，并概述了未来研究方向以推动该领域发展。通过综合当前方法论并探索未来机遇，本综述旨在全面理解AI和LLM语境下的情感分析。