细粒度情感分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向，主要关注于对文本中表达的情感进行更细致和深入的识别与分类。与传统的粗粒度情感分析不同，细粒度情感分析不仅判断文本的整体情感倾向（如正面、负面或中性），还进一步分析情感的强度、具体类型（如高兴、愤怒、悲伤等）以及情感所针对的特定目标或方面。近年来，随着深度学习技术的快速发展，细粒度情感分析在模型架构、特征提取和跨领域适应性等方面取得了显著进展。研究者们提出了多种方法，包括基于注意力机制的模型、图神经网络以及预训练语言模型（如BERT、GPT等），以提高情感分析的准确性和泛化能力。此外，情感分析的应用场景也在不断扩展，涵盖社交媒体分析、产品评论挖掘、舆情监测等多个领域。本综述将系统梳理细粒度情感分析的研究现状，详细介绍主流方法和技术，分析当前面临的挑战（如数据稀疏性、领域适应性和多语言情感分析等），并探讨未来的发展趋势，为相关研究者提供参考。
