随着互联网的普及和电子商务的快速发展，在线评论已成为人们表达观点、分享经验和获取产品信息的重要途径。
海量的在线评论蕴藏着丰富的用户情感和消费需求，对企业改进产品和服务、提升用户体验具有重要意义。
基于情感分析的在线评论挖掘技术应运而生，旨在通过自然语言处理、机器学习等技术手段，自动识别和分析评论文本中的情感倾向，提取用户观点和需求，为企业决策提供数据支持。
本文首先介绍了在线评论挖掘和情感分析的概念，以及情感分析的主要方法，包括基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法；然后，从评论对象、评论内容、评论时间、评论用户等方面，综述了在线评论挖掘的研究概况；接着，重点介绍了基于情感分析的在线评论挖掘的主要研究方法，包括数据预处理、特征提取、情感分类模型构建和评论可视化等；最后，对该领域未来的研究方向进行了展望。
关键词：在线评论；情感分析；文本挖掘；机器学习；深度学习
近年来，随着互联网技术的快速发展和普及，网络购物、社交媒体、在线论坛等平台的兴起，人们越来越习惯于在网上表达自己的观点和情感，分享自己的消费体验和产品评价。
这些海量的在线评论数据蕴藏着丰富的用户情感信息和潜在的商业价值，如何有效地挖掘和利用这些信息，对于企业改进产品和服务、提升用户体验、制定营销策略等方面都具有重要的现实意义。
在线评论挖掘是指利用自然语言处理、数据挖掘、机器学习等技术，从海量的在线评论数据中自动识别和提取用户观点、情感倾向、产品特征等关键信息的过程。
而情感分析，又称意见挖掘，是自然语言处理领域的一个重要分支，旨在通过计算技术自动识别和分析文本中表达的情感倾向，例如正面、负面或中性。
基于情感分析的在线评论挖掘是指将情感分析技术应用于在线评论数据挖掘中，通过分析评论文本的情感倾向，提取用户对产品、服务、品牌的喜好和态度，进而为企业提供决策支持。
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