人工神经网络与其他学科领域联系日益紧密，人们通过对人工神经网络层结构的探索和改进来解决各个领域的问题。根据人工神经网络相关文献进行分析，综述了人工神经网络算法以及网络模型结构的发展史，根据神经网络的发展介绍了人工神经网络相关概念，其中主要涉及到多层感知器、反向传播神经网络、卷积神经网络以及递归神经网络，描述了卷积神经网络发展当中出现的部分卷积神经网络模型和递归神经网络中常用的相关网络结构，分别综述了各个人工神经网络算法在相关领域的应用情况，总结了人工神经网络的未来发展方向。
文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要分支，广泛应用于舆情分析和内容推荐等方面，是近年来的研究热点。根据使用的不同方法，将其划分为基于情感词典的情感分析方法、基于传统机器学习的情感分析方法、基于深度学习的情感分析方法。通过对这三种方法进行对比，分析其研究成果，并对不同方法的优缺点进行归纳总结，介绍相关数据集和评价指标及应用场景，对情感分析子任务进行简单概括，发现将来的情感分析问题的研究趋势及应用领域，并为研究者在相关领域方面提供一定的帮助和指导。
随着当今信息技术的飞速发展，信息的存在形式多种多样，来源也十分广泛。不同的存在形式或信息来源均可被称之为一种模态，由两种或两种以上模态组成的数据称之为多模态数据。多模态数据融合负责将多个模态的信息进行有效的整合，汲取不同模态的优点，完成对信息的整合。自然现象具有十分丰富的特征，单一模态很难提供某个现象的完整信息。面对保持融合后具有各个模态信息的多样性以及完整性、使各个模态的优点最大化、减少融合过程造成的信息损失等方面的融合要求，如何对各个模态的信息进行融合成为了多个领域广泛存在的一个新挑战。简要阐述了常见的多模态融合方法、融合架构，总结了三个常见的融合模型，简要分析协同、联合、编解码器三大架构的优缺点以及多核学习、图像模型等具体融合方法。在多模态的应用方面，对多模态视频片段检索、综合多模态信息生成内容摘要、多模态情感分析、多模态人机对话系统进行了分析与总结。指出了当前多模态融合出现的问题，并提出未来的研究方向。
