摘要
学生情感是影响学习过程和效果的重要因素，对其进行有效分析有助于提高教学质量和学生心理健康水平。
本文献综述针对基于每周心得的学生情感分析这一课题，首先介绍了情感分析、文本情感分析和学生情感分析等相关概念，并梳理了国内外研究现状。
其次，对现有的主要研究方法进行了分类阐述，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，并分析了各自的优缺点。
此外，还对不同方法在学生情感分析中的应用进行了述评，探讨了现有研究存在的不足和挑战。
最后，展望了未来的研究方向，包括多模态情感分析、跨语言情感分析以及面向学生情感分析的伦理问题等。
关键词：学生情感分析；情感词典；机器学习；深度学习；每周心得
随着教育信息化的发展，学生学习行为数据呈现爆炸式增长趋势，为深入了解学生学习状态、优化教学策略提供了数据基础。
其中，学生每周撰写的心得体会蕴含着丰富的情感信息，对其进行分析可以帮助educators及时了解学生的学习体验、心理状态以及对课程的反馈，从而调整教学内容和方法，提升教学效果。
情感分析，也称为意见挖掘，是指利用自然语言处理、文本挖掘和计算语言学等方法，自动识别和提取文本中的情感倾向、情感状态和情感对象[1-2]。
文本情感分析作为情感分析的重要分支，旨在分析文本中表达的情感，并将其分为正面、负面或中性等类别[3]。
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