基于卷积神经网络的文本情感分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和社交媒体的蓬勃发展，人们越来越习惯于在线上表达自己的观点和情感。

海量的文本数据蕴藏着巨大的价值，如何高效地挖掘和分析这些文本数据，特别是如何从中提取用户的情感倾向，成为了自然语言处理领域的重要研究方向。

文本情感分析旨在自动识别和分析文本中蕴含的情感倾向，例如积极、消极或中性，其应用领域十分广泛，包括舆情监测、市场营销、产品推荐、客户服务等。

2. 本选题国内外研究状况综述

文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著进展。

早期的研究主要集中在基于词典和规则的方法上，但这些方法往往难以捕捉到文本中复杂的语义信息，且泛化能力有限。

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的文本情感分析方法逐渐成为主流，并取得了突破性进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括以下几个方面：

1. 主要内容

1.文本情感分析相关理论与技术研究：深入研究文本情感分析的基本概念、发展历程、主要方法和评价指标，为后续研究奠定理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究方法，结合定量分析与定性分析，对基于卷积神经网络的文本情感分析模型进行深入研究。

具体研究步骤如下：
1.文献调研阶段：广泛阅读文本情感分析和卷积神经网络相关领域的文献资料，了解国内外研究现状、最新进展和未来趋势，为本研究提供理论指导和方法借鉴。

2.数据收集与预处理阶段：收集相关领域的文本数据，例如社交媒体评论、新闻评论、电商评论等，并对数据进行预处理，包括文本清洗、分词、去停用词、词干提取等，为模型训练和测试做好数据准备。

5. 研究的创新点

本研究的预期创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型结构创新：将在现有卷积神经网络模型的基础上，结合文本情感分析任务的特点，设计更加高效、精准的网络结构，例如引入多通道卷积层、注意力机制等，以提升模型的性能。

2.特征提取创新：将探索如何有效地提取文本中的情感特征，例如结合情感词典、语义角色标注等信息，增强模型对情感信息的捕捉能力。

3.应用场景拓展：将尝试将所构建的模型应用于实际应用场景中，例如舆情监测、市场营销、产品推荐等，以验证模型的实用价值。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.徐琳宏,林鸿飞,葛浩,等.融合情感词典和注意力机制的卷积神经网络情感分类模型[j].计算机应用,2017,37(9):2470-2476.

2.李晓东,刘树春,李寿山.结合cnn和svm的中文情感分类研究[j].计算机工程与应用,2018,54(15):145-150.

3.张玲,彭丽霞.融合多特征的卷积神经网络文本情感分类[j].计算机工程,2019,45(06):174-180.