摘要
随着互联网技术的快速发展和普及，用户生成内容（User-GeneratedContent，UGC）已经成为信息传播的重要力量。
豆瓣网和当当网作为中国领先的图书影音评论网站，积累了海量的用户生成内容。
然而，UGC的质量参差不齐，其可靠性问题日益受到关注。
情感分析作为自然语言处理领域的重要分支，能够有效识别和分析文本中的情感倾向，为评估UGC可靠性提供了新的思路。
本文首先回顾了用户生成内容和情感分析的研究现状，并阐述了情感分析在UGC可靠性研究中的应用价值。
其次，本文梳理了UGC可靠性评价指标和情感分析方法，并重点介绍了几种常用的情感分析模型。
最后，本文对基于情感分析的UGC可靠性研究进行了展望，指出了未来研究方向和挑战。
关键词：用户生成内容；可靠性；情感分析；豆瓣网；当当网
#1.1用户生成内容用户生成内容（User-GeneratedContent，UGC）是指用户在互联网平台上自主创作、分享和传播的各种形式的内容，例如评论、论坛帖子、博客文章、微博、社交媒体更新等[6]。
UGC具有海量性、实时性、多样性等特点，对人们获取信息、交流观点、娱乐生活产生了深远影响。
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