近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著进展，为细粒度情感分析提供了新的研究思路。与传统情感分析方法相比，深度学习模型能够自动学习文本中的多层次特征表示，有效捕捉情感表达的细微差别。特别是在细粒度情感分析任务中，深度学习模型通过结合词嵌入、注意力机制和上下文建模等技术，可以更准确地识别文本中针对特定方面或实体的情感倾向。当前研究主要聚焦于改进模型架构、优化特征提取方式以及融合多模态信息等方面，以进一步提升细粒度情感分析的性能。