文本情感分析已经逐渐成为自然语言处理（NLP）的重要内容，并在系统推荐、用户情感信息获取，为政府、企业提供舆情参考等领域越来越占据重要地位。通过文献调研的方式，对情感分析领域的方法进行对比和综述。首先，从时间、方法等维度对情感分析的方法进行文献调研；然后，对情感分析的主要方法、应用场景进行归纳总结和对比；最后，在此基础上分析每种方法的优缺点。根据分析结果可以知道，在面对不同的任务场景，主要有三种情感分析的方法：基于情感字典的情感分析法、基于机器学习的情感分析法和基于深度学习的情感分析法，基于多策略混合的方法成为改进的趋势。文献调研表明，文本情感分析的技术方法还有改进的空间，在电子商务、心理治疗、舆情监控方面有较大市场和发展前景。
