深度学习情感识别是自然语言处理中的关键技术，通过分析文本数据判断情感倾向，应用于电影评论、产品评价和社交媒体舆情监控等领域。常用的深度学习模型包括RNN、LSTM和Transformer，它们能够有效处理文本中的时序特征和长距离依赖关系。词嵌入技术如Word2Vec和GloVe提高了模型效果。尽管面临数据稀缺性和多语言适应性等挑战，深度学习情感识别在市场营销和客户服务等领域具有广阔的应用前景。