开题报告(文献综述)-在线评论分析系统的情感分析
开题报告（文献综述）-在线评论分析系统的情感分析本科毕业设计(论文)开题报告
论文题目在线评论分析系统的情感分析开题报告内容:
一、选题的背景及意义
近年来，在“大数据”(Big Data)时代的背景下，随着电子商务行业的蓬勃发展，网络购物平台、手机APP应用市场平台等不仅为用户提供了大量商品信息，同时还允许用户参与商品评论。它不仅为商家提供了一个信息的展示平台以发布新产品的规格数据，也为消费者提供了一个产品使用体验交流以及质量评价的平台。因此很多网络用户在购买或使用某类产品前，往往会选择先上网浏览一些该产品的相关信息，尤其是其他用户的使用体验，多方比较产品的性能，从而使自己的消费和选择更趋理性化。分析这些评论信息，蕴含着巨大的商业价值和社会价值，具有很大的现实意义。
然而，这些主观性评论文本每天以指数级的速度增长,仅靠人工方式难以进行
收集、处理和分析。因此采用计算机技术来自动地分析这些主观性文本表达的情感,成为目前数据挖掘(Data Mining)研究的一个热点,而这个热点的研究方向就是文本情感分析(Sentiment Analysis)。
文本情感分析，也称为意见挖掘(Opinion Mining)，是指通过分析和挖掘文本中的表达情感、观点和立场的主观性信息并判断其情感倾向。它涉及自然语言处理(Natural Language Processing)、计算机语言学(Computational Linguistics)、机器学习(Machine Learning)、信息检索(Information Retrieval)等众多领域，在计算机科学、管理学、政治学、经济学和社会学方向都有广泛的应用。进入21
世纪以后，情感分析这个领域变得活跃起来，吸引越来越多的学者投入其中。目前
针对中文的情感分析仍处于起步阶段，各项技术尚未成熟，因此，中文文本的情感分析系统的研究与实现有着广泛的研究价值和应用价值。
二、工作任务分析
a) 学习情感分析技术，研究文本情感分析的相关理论、算法和应用。
了解情感分析技术的发展现状和发展方向，并能理解其理论基础;研究基于情感
词典和基于机器学习等情感分析算法;研究目前情感分析技术在商业领域的应用，
特别是在用户评论分析与决策上的成果。
b) 针对评论文本的特点，研究和设计面向评论文本的情感分析算法。
针对评论文本短小简洁、网络术语等特点，研究和设计有效的中文情感分析算法，
判断出评论文本中的情感倾向性
c) 基于上述研究，构建评论文本的情感分析模块。
设计并构建评论文本的情感分析模块，结合小组其他同学的网页内容提取模块和
网络存储模块等，构建一个在线评论分析系统，且整个系统能够正常运作。
d) 测试与优化。
不断对情感分析模块进行测试与完善，尽可能提高情感倾向分析的准确率。
三、调研报告
1、情感分析的发展现状
文本情感分析是一个多学科交叉的研究领域，属于计算机语言学的范畴。它在计算机科学以及管理学、政治学、经济学、社会学方向都有广泛的应用，而商业的蓬勃发展也进一步拓展了它的应用范围。在20 世纪 90 年代，就已经有学者开始
了情感分析方面的研究，进入 21 世纪以后，作为一个新的研究方向，这个领域逐渐变得活跃，吸引了越来越多的国内外学者投入其中。
在情感分析的应用中，“用户评论分析与决策”，是目前情感分析技术使用最频繁的一个应用点[1]。国内外有很多研究机构根据现实生活中的具体需求研发出各个领域的情感分析系统，帮助用户对海量信息进行分析和决策。例如，Dave等人研究并开发的Review Seer是世界上第一个情感分析工具和第一个针对给定产品评论区别其褒贬性的系统。Liu等人研发的Opinion Observer系统町以处理网上在线顾客产品评价。采用可视化方式对若干种产品评价对象的综合质量进行比较;Wilson等人研发的Opinion Finder系统可以自动识别主观性句子以及抽取句子中情感信息;上海交通大学则开发了一个用于汉语汽车论坛的情感分析系统，挖掘并概括人们对各种汽车品牌的评论和意见。
但由于中文和英文的差异性，许多国外的研究技术和情感资源无法直接用于中文语言的处理，基于中文领域的情感分析处于起步阶段。情感分析技术的快速发展在很大程度上源于人们改进人机交互现状的愿望，而随着中国电子商务的迅猛发展，未来情感分析依然是数据挖掘和中文信息处理领域的热点研究领域。[2]
2、情感分析的相关理论和技术
文本情感倾向分析的主要任务[3]是判断主观性文本所表达观点的褒贬性，根据其研究的粒度可分为词语、句子和篇章三个级别。其中，本课题主要针对的在线评论信息属于句子级中文短文本。句子级情感分析研究方法[4]总体可分为情感词典、机器学习和语义分析三种方式。
a) 基于情感词典的方法。以现有的情感词典为基础，结合句法分析、词语相似度分析等手段，采用计算情感权值的方式，对文本的情感倾向进行判定。该方法简单易行，但是
2
由于受到否定词和转折词等因素的影响，其判断准确率不够理想。王素格等人首先通过构建情感词典，在此基础上使用情感词对观点句进行表示，然后利用线性加权组合方法构造分类函数，从而实现对句子情感的褒贬分类。
b) 基于机器学习的方法。一般采用有监督的或者半监督机器学习的方式。将情感分析看做一个文本分类问题，使用分类器将文本分为正、负两类或者正、负、中性三类。首先进行文本预处理，提取文本中的否定词、一元词语特征(unigram)、二元词语特征(bigram)、位置信息等属性，然后利用这些属性作为文本分类中的特征，使用了 NB、ME 和 SVM 三种分类方法来进行情感分类。Pang的分类结果表明，选用unigram特征，使用 SVM 分类器能取得最佳的效果，面向电影评论文本的准确率达 83%。
c) 基于语义和语法的方法。蔡健平等[14]人以知网[15]根据文本的语义特征计算方法为基础，提出了基于语义距离和语法距离的句子褒贬倾向性分析方法，该方法通过词语的褒贬极性和词语的语法关系两个方面来衡量句子的情感倾向。克蕾等通过对句子进行依存语法分析，提出了根据语法距离来计算情感修饰词对句子极性的影响，并取得了不错的结果。
四、方案拟定与分析
初步的方案有以下几个要点:
1、研究文本情感分析的相关算法。
比较各种情感分析方法的特点，并根据中文评论文本的特性及在线评论分析系统
的需求，选择其最优算法进行学习和研究;
2、分别设计基于词典和基于分类的情感分析算法
采用基于情感词典的方法
a)抽取情感短语;b)用PMI公式计算词语的情感倾向;c)根据计算提取出的所有的
短语情感倾向值，分析文本的情感倾向。
采用基于机器学习的方法
a)进行文本预处理，提取文本中的否定词、一元词语特征、二元词语特征、位置信
息等属性;b)利用这些属性作为文本分类中的特征，使用了 NB、ME 和 SVM 三种分类方法来进行情感分类。
3、设计面向评论文本的情感分析模块
a)特征提取与权重计算子模块
本子模块在提取出文本的特征并计算其特征权重后，将文本保存成向量空间模型。
b)分类子模块
考虑使用台湾大学的 libsvm模块进行分类。主要提供两个功能，即模型的训练和
对新文本进行分类。算法测试时，首先运行训练过程来训练分类器，然后通过测
试过程来测试情感分类的准确度
4、模块接口的开发设计
情感分析模块与其他小组成员设计的模块能够成完整的系统，预留开发接口，使
能够对情感分析算法进行替换、维护，以便后续对算法进行改进。
3
5、系统测试
对情感分析模块进行实验和测试，并对其准确率、召回率等评价指标进行分析和
系统的完善优化。
五、毕业论文撰写提纲
摘要
第一章绪论
1.1研究背景
1.2国内外发展现状
1.3研究内容及挑战
1.4本论文的结构安排
第二章关于情感分析的相关理论和技术基础
2.1情感分析问题的描述
2.2情感分析的任务
2.3情感倾向析的方法
2.4本章小结
第三章在线评论分析系统中情感分析模块的关键算法研究
3.1情感词典构建算法
3.2面向在线评论文本的情感分析算法
3.2.1在线评论文本的特点
3.2.2面向在线评论文本的情感分析算法研究
3.3本章小结
第四章在线评论分析系统的总体设计
4.1系统需求分析
4.2系统总体结构
4.3本章小结
第五章情感分析模块详细设计与实现
5.1模块工作流程
5.2模块设计
5.3本章小结
第六章情感分析模块展示与测试
6.1模块展示
6.2测试结果与分析
6.3本章小结
4
第七章在线评论分析系统展示与测试
7.1系统展示
7.2测试结果与分析
7.3本章小结
第八章结束语
8.1总结
8.2今后的研发展望
致谢
参考文献
六、实施计划
设计总共用时3个半月左右。
具体安排如下:
2014.12.15——2015.03.20 论文选题，收集资料，并完成开题报告。2015.03.21——2015.03.31 学习与整理情感分析模块的相关资料。
2015.04.01——2015.04.30 完成情感分析模块的实现和测试工作。
2015.05.01——2015.05.25 完成毕业论文。
2015.05.26——2015.06.12 完成答辩。
指导教师意见:
指导教师签名:
年月日文献综述内容(与论文主题相关的国内外研究理论、研究方法、进展情况、存在问题、参考依据等):
随着Internet的飞速发展，庞大的Web资源日益演变为人们获得知识与信息的重要来
5
源。与此同时，由于Web资源的迅速膨胀以及Web信息的分散性与随意性，用户很难通过便捷的方式快速准确地从Web上获取所需的信，每天必须花上大量的时间与精力到各个网站上去浏览并挑出有效的信息。因此，如何快速有效地对Web信息进行分类和索引以提供面向用户的快速检索访问成为一项重要的研究课题。
薛为民[5]和易高翔[6]等提出文本情感分析对大量的非结构化文本(如文档、电子表格、客户电子邮件、问题查询、网页等)进行分析，抽取文本特征，将文本数据转化为能描述文本内容的结构化或半结构化数据。然后利用聚类、分类技术和关联分析等数据挖掘技术，形成具有一定结构文本，并根据该结构发现新的概念和相应的关系，获取有用的知识和信息。
然而刘红玉在文献[4]中提出了如下观点，认为目前，国内面向网络舆情分析研究主要存在以下几个方面的挑战: (1)中文情感词典的构造难度大; (2)中文语料难以获取 ;(3)网络载体多样化，文本类型不一 ;(4)准确度与中文分词、命名实体识别、句法分析等工具的准确度正相关不同于英文。
综合目前的国内外研究现状，情感倾向分析有三个基本思路，即基于词典的方法、基于语义的方法和基于分类的方法。
(1)基于词典的方法
Turney等[7]选择了一些经常用来表达情感的语法模式，通过这些模式计算词语之间的PMI(Pointwise mutual information)和句子的 SO(semantic orientation)值来判断情感倾向。
Qu 等[8]引入了“观点袋”模型(bag-of-opinions)，将观点分成三元组(情感词，修饰词，否定词)来计算文本的情感等级。
Shen 等[9]采用加权计算的方法对微博文本进行情感倾向的判定。
(2) 采用机器学习的方式
Pang 等[10]在 2002 年第一次提出这种方法，并使用朴素贝叶斯、支持向量机(support vector machines, SVM)和最大熵(maximum entropy, ME)三种分类算法进行尝试，这是一个里程碑式的创新。
Gamon 等[11]选择顾客反馈文本作为研究对象。
徐琳宏等[12]使用情感词作为特征，用支持向量机来分析文本的情感倾向。
刘志明等[13]使用朴素贝叶斯、支持向量机和 N-Gram 三种机器学习算法对微博文本进行了情感倾向分析，对比发现使用支持向量机的效果最好。
(3)基于语义的方法
蔡健平[14]等人以知网[15]根据文本的语义特征计算方法为基础，提出了基于语义距离和语法距离的句子褒贬倾向性分析方法，该方法通过词语的褒贬极性和词语的语法关系两个方面来衡量句子的情感倾向。克蕾等通过对句子进行依存语法分析，提出了根据语法距
6
离来计算情感修饰词对句子极性的影响，并取得了不错的结果。由于抽取句子的语义模式比较难，这种方法尚处于研究阶段。
情感分析领域在国外已经有了十几年的发展史，积累了一些情感资源和研究成果，然而国内的研究却刚刚起步(由于语言的差异性，一些国外的研究技术和情感资源无法直接移植到中文处理中。因此，对于我们来讲，如何结合中文处理的特点，将一些成熟的技术和资源应用到中文情感分析领域，是一个值得我们积极探索的任务。
参考文献:
[1] 赵妍妍*，秦兵，刘挺.《文本情感分析》[J].软件学报,2010年08期 [2] 魏韡，向阳，陈千.《中文文本情感分析综述》[J].计算机应用,2011年12期 [3] 严孙荣.产品评论的意见挖掘研究与应用[D].北京交通大学,2012年5月 [4] 刘红玉.《网络舆情情感分析系统的设计与实现》[D].电子科技大学.2013年5月29日[5] 薛为民,陆玉昌.文本挖掘技术研究[J].北京联合大学学报.2005,4:59-63. [6] 易高翔,程耕国.Web文本挖掘研究[J].武汉科技大学学报(自然科学
版).2005,(l):72-74. [7] P. D. Turney. Thumbs up or thumbs down?: semantic orientation applied to unsupervised classification of
reviews[C]. Proceedings of the 40th ACL, Philadelphia, 2002, 417-424 [8] L. Z. Qu, G. Ifrim, G. Weikum. The bag-of-opinions method for review rating prediction
fromsparse text patterns[C]. Proceedings of the International Conference on Computational Linguistics (COLING-2010), Beijing, 2010, 913-921
[9] Y. Shen, S. C. Li, L. Zheng, et al. Emotion Mining Research on Micro-blog[C]. Proceedings
ofthe 1st IEEE Symposium on Web Society, Lanzhou, 2009, 71-75
[10] B. Pang, L. Lee, S. Vaithyanathan. Thumbs up?: sentiment classification using machine
learningtechniques[C]. Proceedings of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP-2002), Philadelphia, 2002, 79-86
[11] M. Gamon. Sentiment classification on customer feedback data: noisy data, large feature vectors, and the role of linguistic
analysis[C]. Proceedings of International Conference on Computational Linguistics (COLING-2004), Switzerland, 2004, 831
[12] 徐琳宏，林鸿飞，杨志豪. 基于语义理解的文本倾向性识别机制[J]. 中文信息学报，2007,21(1): 96-100
[13] 刘志明，刘鲁. 基于机器学习的中文微博情感分类实证研究[J]. 计算机工程与应用，2012,48(1): 1-4
[14] 蔡健平，林世平.基于机器学习的词语和句子极性分析[C].第三届全国信息检索与内容安全学术会议，2007
[15] 中国知网.情感分析用词语集[EB/OL]
7
,2007
说明:
1. 学生应通过调研和资料搜集(要有10篇以上相关文章的阅读量)，主动与指导教师讨论，在指导教师指导下完成开题报告。开题报告需经各系或论文指导小组讨论、学院教学指导委员会审查合格后，方可正式进入下一步毕业设计(论文)阶段。
2. 理、工科开题报告撰写不少于2500字，人文社科开题报告不少于3500
字，包括论文选题的背景和意义、工作任务分析、调研报告、方案拟定与分析、毕业论文撰写提纲及实施计划、文献综述(设计类可不提交文献综述)等。
3. 开题报告字体为小四号，宋体(英文需用Times New Roman字体)，行距为固定值20磅。
4. 此表一式三份，一份交学院装入毕业设计(论文)档案袋，一份交指导教师，一份学生自存。
8
文献综述和开题报告范文
文献综述和开题报告范文 篇一：开题报告和文献综述怎么写 开题报告和文献综述怎么写 （一）论文名称 论文名称就是课题的名字 第一，名称要准确、规范。准确就是论文的名称要把论文研究的问题是什么，研究的对象是什么交待清楚，论文的名称一定要和研究的内容相一致，不能太大，也不能太小，要准确地把你研究的对象、问题概括出来。 第二，名称要简洁，不能太长。不管是论文或者课题，名称都不能太长，能不要的字就尽量不要，一般不要超过20个字。 （二）论文研究的目的、意义 研究的目的、意义也就是为什么要研究、研究它有什么价值。这一般可以先从现实需要方面去论述，指出现实当中存在这个问题，需要去研究，去解决，本论文的研究有什么实际作用，然后，再写论文的理论和学术价值。这些都要写得具体一点，有针对性一点，不能漫无边际地空喊口号。主要内容包括：⑴研究的有关背景(课题的提出)：即根据什么、受什么启发而搞这项研究。⑵通过分析本地（校）的教育教学实际，指出为什么要研究该课题，研究的价值，要解决的问题。
（三）本论文国内外研究的历史和现状（文献综述）。 规范些应该有，如果是小课题可以省略。一般包括：掌握其研究的广度、深度、已取得的成果；寻找有待进一步研究的问题，从而确定本课题研究的平台(起点)、研究的特色或突破点。 （四）论文研究的指导思想 指导思想就是在宏观上应坚持什么方向，符合什么要求等，这个方向或要求可以是哲学、政治理论，也可以是政府的教育发展规划，也可以是有关研究问题的指导性意见等。 （五）论文写作的目标 论文写作的目标也就是课题最后要达到的具体目的,要解决哪些具体问题，也就是本论文研究要达到的预定目标：即本论文写作的目标定位，确定目标时要紧扣课题,用词要准确、精练、明了。 常见存在问题是：不写研究目标；目标扣题不紧；目标用词不准确；目标定得过高, 对预定的目标没有进行研究或无法进行研究。 确定论文写作目标时，一方面要考虑课题本身的要求，另一方面要考率实际的工作条件与工作水平。 （六）论文的基本内容 研究内容要更具体、明确。并且一个目标可能要通过几方面的研究内容来实现，他们不一定是一一对应的关系。大
开题报告(文献综述)-在线评论分析系统的情感分析
开题报告（文献综述）-在线评论分析系统的情感分析本科毕业设计(论文)开题报告 论文题目在线评论分析系统的情感分析开题报告内容: 一、选题的背景及意义 近年来，在“大数据”(Big Data)时代的背景下，随着电子商务行业的蓬勃发展，网络购物平台、手机APP应用市场平台等不仅为用户提供了大量商品信息，同时还允许用户参与商品评论。它不仅为商家提供了一个信息的展示平台以发布新产品的规格数据，也为消费者提供了一个产品使用体验交流以及质量评价的平台。因此很多网络用户在购买或使用某类产品前，往往会选择先上网浏览一些该产品的相关信息，尤其是其他用户的使用体验，多方比较产品的性能，从而使自己的消费和选择更趋理性化。分析这些评论信息，蕴含着巨大的商业价值和社会价值，具有很大的现实意义。 然而，这些主观性评论文本每天以指数级的速度增长,仅靠人工方式难以进行 收集、处理和分析。因此采用计算机技术来自动地分析这些主观性文本表达的情感,成为目前数据挖掘(Data Mining)研究的一个热点,而这个热点的研究方向就是文本情感分析(Sentiment Analysis)。 文本情感分析，也称为意见挖掘(Opinion Mining)，是指通过分析和挖掘文本中的表达情感、观点和立场的主观性信息并判断其情感倾向。它涉及自然语言处理(Natural Language Processing)、计算机语言学(Computational Linguistics)、机器学习(Machine Learning)、信息检索(Information Retrieval)等众多领域，在计算机科学、管理学、政治学、经济学和社会学方向都有广泛的应用。进入21 世纪以后，情感分析这个领域变得活跃起来，吸引越来越多的学者投入其中。目前
开题报告文献综述
开题报告文献综述 文献综述简称综述，是对某一领域，某一专业或某一方面的课题，问题或研究专题搜集大量相关资料，通过分析，阅读，整理，提炼当前课题，问题或研究专题的最新进展，学术见解或建议，做出综合性介绍和阐述的一种学术论文。文献的搜集、整理、分析都为文献综述的撰写奠定了基础。 开题报告文献综述 一、文献综述格式一般包括： (1)文献综述的引言：包括撰写文献综述的原因、意义、文献的范围、正文的标题及基本内容提要; (2)文献综述的正文：是文献综述的主要内容，包括某一课题研究的历史(寻求研究问题的`发展历程)、现状、基本内容(寻求认识的进步)，研究方法的分析(寻求研究方法的借鉴)，已解决的问题和尚存的问题，重点、详尽地阐述对当前的影响及发展趋势，这样不但可以使研究者确定研究方向，而且便于他人了解该课题研究的起点和切入点，是在他人研究的基础上有所创新; (3)文献综述的结论：文献研究的结论，概括指出自己对该课题的研究意见，存在的不同意见和有待解决的问题等; (4)文献综述的附录：列出参考文献，说明文献综述所依据的资料，增加综述的可信度，便于读者进一步检索。 2、文献综述不应是对已有文献的重复、罗列和一般性介绍，而应是对以往研究的优点、不足和贡献的批判性分析与评论。 因此，文献综述应包括综合提炼和分析评论双重含义。 二、文献综述范文 论文题目: 问题--探索--交流小学数学教学模式的研究
我们在网上浏览了数百种教学模式，下载了二百余篇有关教学模式的文章，研读了五十余篇。 概括起来，我国的课堂教学模式可分三类： (1) 传统教学模式-- 教师中心论.这类教学模式的主要理论根据是行为主义学习理论，是我国长期以来学校教学的主流模式。 它的优点是，它的缺陷是 (2) 现代教学模式-- 学生中心论.这类教学模式的主要理论依据是建构主义学习理论，主张从教学思想、教学设计、教学方法以及教学管理等方面均以学生为中心，20世纪90年代以来，随着信息技术在教学中的应用，得到迅速发展。 它的优点是，它的缺陷是 (3) 优势互补教学模式-- 主导--主体论.这类教学模式是以教师为主导，以学生为主体，兼取行为主义和建构主义学习理论之长并弃其之短，是对教师中心论和学生中心论的扬弃。 主导--主体论教学模式体现了辩证唯物主义认识论，但在教学实践中还没有行之有效的可以操作的教学方法和模式。 以教师为中心的传统小学数学教学模式可表述为复习导入--传授新知--总结归纳--巩固练习--布置作业 .这种教学模式无疑束缚了学生学习主体作用的发挥。 当今较为先进的小学数学教学模式可表述为创设情境，提出问题--讨论问题，提出方案--交流方案，解决问题--模拟练习，运用问题--归纳总结，完善认识.这种教学模式力求重视教师的主导作用和学生的主体作用，为广大教师所接受，并在教学实践中加以运用。 但这种教学模式将学生的学习局限于课堂，学习方式是为数学而数学，没有把数学和生活结合起来，没有把学生学习数学置于广阔的生活时空中去，学生多角度多途径运用数学知识
文献综述与开题报告
文献综述与开题报告 文献综述与开题报告1 1、如何写作文献综述 一、什么是文献综述 文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文，它是科学文献的一种。文献综述是反映当前某一领域中某分支学科或重要专题的最新进展、学术见解和建议的它往往能反映出有关问题的新动态、新趋势、新水平、新原理和新技术等等。 二、学写综述的好处 ①通过搜集文献资料过程，可进一步熟识文献的查找方法和资料的积累方法;在查找的过程中同时也扩大了学问面;②查找文献资料、写文献综述是临床科研选题及进展临床科研的第一步，因此学习文献综述的撰写也是为今后科研活动打根底的过程;③通过综述的写作过程，能提高归纳、分析、综合力量，有利于工作力量和科研力量的提高;④文献综述选题范围广，题目可大可小，可难可易，可依据自己的力量和爱好自由选题。 三、文献综述的特点 其特点首先是“综”，“综”是要求对文献资料进展综合分析、归纳整理，使材料更精练明确、更有规律层次;其次是“述”。“述”就是要求对综合整理后的文献进展比拟特地的、全面的、深化的、系统的论述。总之，文献综述是对某一方面问题的历史背景、前人工作、
争辩焦点、讨论现状和进展前景等内容进展评论的科学性论文。 四、文献综述讨论写作步骤 一般须经过选题，搜集阅读文献资料、拟定提纲(包括归纳、整理、分析)和成文四个阶段。 1.选题和搜集阅读文献 撰写文献综述通常出于某种需要，如为某学术会议的专题、从事某项科研、为某方面积累文献资料等等，所以，文献综述的选题，一般是明确的，不象科研课题选题那么困难。文献综述选题范围广，题目可大可小，大到一个领域、一个学科，小到一种疾病、一个方法、一个理论，可依据自己的需要而定，初次撰写文献综述，特殊是实习同学所选题目宜小些，这样查阅文献的数量相对较小，撰写时易于归纳整理，否那么，题目选得过大，查阅文献花费的时间太多，影响实习，而且归纳整理困难，最终写出的综述大题小作或是文不对题。 选定题目后，那么要围绕题目进展搜集与文题有关的文献。关于搜集文献的有关方法，前面的有关章节已经介绍，如看专著、年鉴法、扫瞄法、滚雪球法、检索法等等，在此不再重复。搜集文献要求越全越好，因此最常用的方法是用检索法。搜集好与文题有关的
开题报告范文基于深度学习的情感分析模型研究
开题报告范文基于深度学习的情感分析模型 研究 尊敬的导师： 我打算在我的研究课题中探索基于深度学习的情感分析模型。在本 开题报告中，我将详细介绍我对该研究的背景、目标、方法和预期结 果的认识，并简要讨论我将采取的步骤和时间安排。 一、研究背景 情感分析是一项涉及自然语言处理和机器学习的重要研究领域。它 主要关注文本中表达的情感或观点，并通过分析文本来确定其情感倾 向性。情感分析在许多领域都有广泛应用，例如社交媒体舆情分析、 产品评论挖掘以及情感驱动的营销等。 传统的情感分析方法主要基于词袋模型和机器学习算法，但这些方 法在处理文本中的复杂语义和上下文信息时存在一定的局限性。然而，随着深度学习的快速发展，基于深度神经网络的情感分析模型逐渐成 为研究的热点。通过深度学习模型的端到端训练，我们可以更好地捕 捉文本中的语义和上下文信息，从而提高情感分析的准确性和性能。 二、研究目标 本研究的主要目标是设计和实现一个基于深度学习的情感分析模型，以达到以下目标： 1. 提高情感分析任务的准确性和性能。
2. 提取文本中的情感信息，并对情感倾向进行分类和评估。 3. 对不同领域和文本类型的情感分析进行泛化，并考虑情感的上下文关联。 三、研究方法 为了实现上述目标，我将采取以下步骤： 1. 数据收集和预处理：收集包含情感信息的文本数据集，并对其进行预处理，如去除停用词，词干提取和标记化等。 2. 模型选择和设计：调研现有的深度学习模型，选择适合情感分析任务的模型结构，并根据需求进行适当的改进和定制。 3. 模型训练和优化：使用收集的数据集对所选模型进行训练，并通过调节超参数和使用适当的优化算法来提高模型性能。 4. 模型评估和性能分析：使用准确率、召回率和F1值等指标对训练好的模型进行评估，分析其性能和泛化能力。 5. 结果和讨论：对实验结果进行分析和讨论，展示模型在情感分析任务上的表现，并提出改进策略和进一步研究的方向。 四、时间安排 本研究所需的预计时间安排如下： 1. 数据收集和预处理：2个月 2. 模型选择和设计：1个月
基于大数据的在线评论观点挖掘与用户情感分析
基于大数据的在线评论观点挖掘与用 户情感分析 近年来，随着互联网的快速发展，大数据技术的使用逐渐 流行起来。在各种在线平台上，用户们发表着众多的评论，这些评论中包含了丰富的观点和情感信息。如何从海量的评论中挖掘出有用的观点，并进行用户情感分析，成为了一个备受关注的话题。基于大数据的在线评论观点挖掘与用户情感分析的研究与应用，为我们提供了更全面、更准确的洞察力，为企业决策和用户需求分析提供了有力的支持。 在线评论是用户对产品、服务或其他相关话题进行表达观 点的主要方式之一。通过对这些评论的挖掘，我们可以得到用户对于不同话题的看法和评价，从而进行更深入的分析。基于大数据的评论观点挖掘，主要利用文本挖掘和自然语言处理技术，从海量的评论中提取出重要的观点和意见。这些观点可能涉及产品的优点和缺点，服务的质量，用户的体验等各个方面。通过对这些观点进行整理和分析，我们可以了解用户对产品和服务的真实评价，发现问题所在，并作出有针对性的改进。
而用户情感分析则是对用户评论中情感倾向的分析。在用 户评论中，有些评论给人强烈的正面情感，有些则给人消极的情感。用户情感分析旨在通过对评论文本进行情感识别和分类，准确判断用户对产品或其他话题的情感倾向。通过情感分析，我们可以了解到用户对产品或服务的满意度，以及他们的喜好和偏好。这对企业来说，是调整产品策略和改进服务的重要依据。 基于大数据的在线评论观点挖掘和用户情感分析有着广泛 的应用价值。首先，在电商领域中，通过对用户评论的观点挖掘，可以了解产品的优点和缺点，以及用户的需求和评价。在商品推荐和营销活动中，这些信息可以用来制定更有针对性的策略，提高产品的销售和用户满意度。其次，在舆情监测方面，基于大数据的评论观点挖掘可以从社交媒体等平台上获取用户对事件或话题的看法和评论，帮助政府和企业了解公众舆论的走向，做出相应的决策。 那么，基于大数据的在线评论观点挖掘和用户情感分析有 哪些技术方法和工具呢？首先，文本挖掘技术是其中的关键。文本挖掘技术可以对评论文本进行分词、词性标注、句法分析等处理，从而将文本转化为结构化的数据。此外，情感分析技术也是必不可少的。情感分析技术可以识别文本中的情感词汇，
新闻传播中的在线评论与情感分析
新闻传播中的在线评论与情感分析随着互联网的迅猛发展和社交媒体的普及，在线评论已经成为新闻传播中不可忽视的重要环节。在线评论可以充分反映公众对于新闻事件和话题的态度和观点，对于新闻媒体和新闻从业者来说，了解和分析在线评论的情感色彩和观点是更好地理解舆论动态，改进新闻报道的关键。 一、在线评论的必要性 随着互联网技术的普及，传统媒体的传播方式和新闻生产模式发生了重大改变。新闻传播不再是单向的信息传递，而是多方互动、广泛参与的过程。而在线评论作为公众表达意见的平台，扮演着连接传媒和受众的桥梁角色。通过在线评论，人们能够主动参与新闻事件的讨论，表达自己的情感和观点，使传媒真正与受众产生互动。 同时，通过分析在线评论，新闻机构和从业者可以准确了解公众的需求和意见，及时调整新闻报道的内容和方式。可以说，在线评论能够从根本上提高传媒的传播和报道质量，更好地满足受众的需求。 二、在线评论的情感分析 在线评论不仅仅是对新闻事件的描述和评论，更表达了评论者的情感态度。情感分析通过对评论内容的分析，能够揭示和把握评论者的情感倾向，从而更好地理解公众对于新闻事件的态度和反应。 情感分析可以将评论内容分为正面、负面和中性三个方面。正面情感表达了评论者对新闻事件的赞同、支持或赞美的情感倾向，负面情
感则表达了评论者对事件的不满、抱怨或批评的情感倾向。中性情感则表示评论者对事件持中立的态度，没有明显的倾向性。 通过情感分析，新闻媒体可进一步了解公众对于特定新闻事件的情感态度。这种情感反馈能帮助新闻媒体更准确地解读受众的需求和期待，进而加强对新闻话题的报道，并在新闻制作中更好地把握情感色彩的表达。 三、情感分析在新闻传播中的应用 情感分析技术已经在新闻传播中得到广泛应用。通过自然语言处理和机器学习算法，对在线评论进行情感分类和情感倾向分析已经成为可能。 首先，情感分析可以帮助新闻从业者对新闻报道的影响进行及时评估。通过分析评论的情感倾向，新闻机构和记者可以了解自己的报道对公众的影响程度，及时调整报道的方向和策略，提高报道的准确性和针对性。 其次，情感分析可以帮助新闻机构和从业者优化舆论管理与危机公关。通过准确评估公众对于特定事件或问题的情感倾向，可以主动应对舆论的发展，制定更有效的应对策略，减少和化解舆论危机。 最后，情感分析还可以帮助新闻媒体更好地了解公众对于不同类型新闻事件的关注度和兴趣点。通过分析不同情感倾向的评论，可以得出公众喜好和兴趣的结论，进而调整新闻报道的内容和形式，提高报道的吸引力和影响力。
社交媒体上的情感分析与舆情监测开题报告
社交媒体上的情感分析与舆情监测开题报告 一、研究背景与意义 随着互联网和社交媒体的迅猛发展，人们在日常生活中越来越多地依赖于社交媒体平台进行交流和获取信息。在社交媒体上，人们表达了大量的情感和观点，这些信息对于个人、组织以及社会的各个方面都具有重要影响。因此，对社交媒体上的情感和舆情进行分析和监测具有重要意义。 首先，社交媒体情感分析可以帮助个人和组织了解公众对其产品、服务或主张的看法和态度。例如，一家公司可以通过分析消费者在社交媒体上的评论和反馈，了解市场对其产品的认可度和满意度，进而调整和改进产品，提升竞争力。 其次，舆情监测可以帮助政府和组织及时了解社会对特定事件或议题的态度和反应。社交媒体上的信息传播速度快，信息量大，通过分析社交媒体上的舆情可以更加准确地识别出民意的动向，为政府决策和组织管理提供重要参考。 因此，本研究旨在探索社交媒体上的情感分析与舆情监测方法，以提供决策支持和信息科学的方法论。 二、研究内容与方法 （一）情感分析方法研究
我们将从社交媒体数据中提取文本信息，并进行情感分析。情感分析是指对文本情感倾向进行预测的过程，通常可分为正面、负面和中性情感。我们将尝试使用机器学习和自然语言处理的方法构建情感分析模型，以实现情感分类的自动化。 （二）舆情监测模型构建 我们将研究基于社交媒体数据的舆情监测模型。舆情监测是指对社会舆论进行实时监测和跟踪的过程，以了解公众对于特定事件或议题的态度和反应。我们的研究将尝试使用机器学习和数据挖掘的方法，通过对社交媒体数据进行分析和建模，实现舆情的准确监测和预测。 （三）研究数据来源 我们将选择一些代表性的社交媒体平台，如微博、Twitter等作为研究对象，并获取相关的公开数据作为研究数据来源。我们将使用爬虫技术获取这些平台上的文本信息，并进行数据预处理和清洗，以保证数据的质量和可靠性。 三、预期结果与意义 通过本研究，我们期望可以构建高效准确的社交媒体情感分析与舆情监测模型，为个人、组织和社会提供重要的决策支持和信息参考。 首先，我们可以通过情感分析帮助企业了解用户对其产品和服务的评价，进而改进产品或调整营销策略，提升用户满意度和品牌形象。 其次，我们的舆情监测模型可以为政府和组织提供实时的舆情分析报告，了解民意动向，更好地制定政策和管理组织。
开题报告范文在线教育平台中的学习者情感分析与干预
开题报告范文在线教育平台中的学习者情感 分析与干预 开题报告范文 一、研究背景与意义 近年来，随着互联网技术的迅速发展，在线教育平台成为了学习者获取知识和提升能力的重要途径。与传统的面对面教学相比，在线教育平台具有时间和空间的灵活性，为学习者提供了一个自主学习的环境。然而，学习者的情感状态对于其学习效果和学习动力具有重要影响。因此，对于在线教育平台中学习者情感分析与干预的研究显得尤为重要。 二、研究内容与目标 本研究旨在通过对在线教育平台中学习者情感的分析和干预，从而提高学习者的学习效果和学习动力。具体内容包括以下几个方面： 1. 学习者情感的识别与分析：通过分析学习者在学习过程中的行为和反应，利用情感识别技术对学习者的情感状态进行分析，包括学习者的积极情绪、消极情绪以及情感变化的趋势。 2. 学习者情感的评价与建模：基于学习者情感的分析结果，对学习者的情感进行评价，并建立学习者情感的动态模型，以便更好地了解学习者的情感状态和变化趋势。
3. 学习者情感的干预与调控：结合学习者情感的特点和需求，设计 相应的情感干预策略，通过情感调节、情感引导等方式，调控学习者 的情感状态，以提升学习者的学习效果和学习动力。 三、研究方法与步骤 本研究采用以下方法和步骤进行： 1. 数据收集与处理：从在线教育平台中获取学习者的学习行为数据、学习过程数据和情感数据。对数据进行清洗和整理，以确保数据的质 量和完整性。 2. 学习者情感的识别与分析：利用自然语言处理技术和情感分析算法，对学习者的学习行为和学习过程进行情感识别和情感分析。通过 分析学习者的行为和反应，识别并分析学习者的情感状态和情感变化 趋势。 3. 学习者情感的评价与建模：基于学习者情感的分析结果，评价学 习者的情感状态，并建立学习者情感的动态模型。模型可以帮助了解 学习者的情感变化规律，并预测学习者未来的情感状态。 4. 学习者情感的干预与调控：根据学习者情感的特点和需求，设计 相应的情感干预策略。通过情感调节、情感引导等方式，干预和调控 学习者的情感状态，提升学习者的学习效果和学习动力。 四、研究预期成果与创新点 本研究的预期成果包括以下几个方面：
多模态情感分析开题报告
多模态情感分析开题报告 多模态情感分析开题报告 一、引言 情感是人类交流和表达的重要组成部分，对于人们的情感状态进行准确的分析 和理解，对于改善人际关系、提升用户体验以及辅助心理疾病的治疗等方面具 有重要意义。然而，情感分析一直是一个具有挑战性的任务，尤其是在多模态 数据的情况下。本文旨在介绍多模态情感分析的研究背景、目标和方法。 二、研究背景 情感分析是指通过分析文本、语音、图像等多种数据，识别和理解人类情感的 过程。传统的情感分析方法主要基于文本数据，但是文本数据往往无法完全表 达人类的情感状态。因此，结合多种数据源进行情感分析成为了研究的热点。 多模态情感分析的研究背景主要包括以下几个方面： 1. 多模态数据的丰富性：语音、图像等多种数据源能够提供更全面和准确的情 感信息，有助于提高情感分析的精度和效果。 2. 多模态情感分析的应用需求：在人机交互、社交媒体分析、虚拟现实等领域，准确识别和理解用户情感对于提升用户体验和人机交互效果至关重要。 3. 多模态情感分析的挑战性：多模态数据的融合和处理涉及到数据对齐、特征 提取、情感表示等多个问题，需要综合运用机器学习、深度学习等方法进行研究。 三、研究目标 基于以上背景，本研究的目标是设计和实现一个有效的多模态情感分析模型， 能够从多种数据源中准确地识别和理解人类情感。具体目标包括：
1. 数据融合与对齐：研究如何将来自不同数据源的多模态数据进行融合和对齐，以便更好地表示和分析情感信息。 2. 特征提取与表示：探索有效的特征提取方法，将多模态数据转化为适合情感 分析的表示形式，以便进行后续的情感分类和分析。 3. 情感分类与分析：研究如何利用机器学习、深度学习等方法对多模态数据进 行情感分类和分析，以实现对人类情感的准确理解和识别。 四、研究方法 本研究将采用以下方法来实现多模态情感分析： 1. 数据预处理：对于不同的数据源（文本、语音、图像等），进行数据清洗、特征提取和向量化等预处理工作，以便后续的数据融合和分析。 2. 数据融合与对齐：通过对多模态数据进行融合和对齐，将不同数据源的情感 信息整合在一起，形成一个统一的表示形式。 3. 特征提取与表示：利用传统的特征提取方法（如MFCC、HOG等）和深度学 习方法（如卷积神经网络、循环神经网络等），将多模态数据转化为适合情感分析的表示形式。 4. 情感分类与分析：采用机器学习和深度学习方法，构建情感分类模型，对多 模态数据进行情感分类和分析，实现对人类情感的准确识别和理解。 五、预期成果 本研究的预期成果包括以下几个方面： 1. 设计和实现一个有效的多模态情感分析模型，能够从多种数据源中准确地识 别和理解人类情感。 2. 提出一种数据融合和对齐的方法，能够将来自不同数据源的多模态数据进行
开题报告范文基于机器学习的用户评论情感分析与情绪研究
开题报告范文基于机器学习的用户评论情感 分析与情绪研究 开题报告 基于机器学习的用户评论情感分析与情绪研究 一、研究背景与意义 随着互联网的普及，人们在购买商品或使用服务之前，往往会借助网络上其他用户的评价，来判断产品的质量和性能。用户评论作为一种重要的信息源，既包含着用户对产品的主观评价，又能反映出用户真实的使用体验。然而，用户评论的数量庞大且复杂，手动阅读和分析这些评论变得十分耗时且低效。因此，借助机器学习技术来进行用户评论情感分析和情绪研究具有重要的实际意义和应用价值。 基于机器学习的用户评论情感分析与情绪研究旨在通过分析用户评论数据，从中提取出评论中的情感信息，并进行情绪分类和情感倾向性分析。这项研究的目标是帮助企业和市场调研机构从大量复杂的用户评论数据中迅速准确地获取有价值的信息，以进一步改进产品的设计和服务质量，满足用户的需求，提高用户满意度，以及辅助决策者进行市场趋势预测和竞争对手分析。 二、研究内容与方法 （一）数据收集与预处理
为了进行用户评论情感分析和情绪研究，首先需要从各类电子商务平台、社交媒体等渠道收集大量的用户评论数据。这些数据会包括用户对不同产品或服务的评价，以及他们在评论中表达的情感倾向。 收集到的数据需要经过预处理，包括文本清洗、去除噪声、分词等操作。同时，还需要对评论数据进行标注，标注出评论所属的情感类别，并构建合适的训练集和测试集。 （二）特征提取与算法选择 对于用户评论情感分析和情绪研究，关键的一步是从文本中提取有用的特征。常用的特征包括情感词汇、上下文信息、句子结构等。机器学习算法可以帮助我们从这些特征中学习到模式，并用于分类和情感倾向性的判断。 常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯算法、支持向量机、决策树、随机森林等。选择合适的算法需要根据实际情况和数据特点进行评估和比较。 （三）情感分析与情绪研究 在特征提取和算法选择的基础上，可以根据用户评论的情感类别进行情感分析。通过情感分析的结果，可以进一步推断用户对产品或服务的满意度、期望和建议等。 同时，通过对情感分析结果的统计分析，可以深入研究用户的情绪状态。通过分析用户在不同情感类别下的评论数量和情感倾向性，可以帮助企业了解用户对产品或服务的真实态度，并提供决策参考。
文献综述与开题报告
文献综述与开题报告 文献综述与开题报告「篇一」 研究现状是文献综述的主体，叙述某一时期某一学科领域的现状、水平和成就。依次综述各个问题，列举出各种观点、理论、方法、数据，并对每一项内容提出自己的看法和评价;列举历年来的成果、数据;进行数据分析，进行推演和论证。 研究现状在写法上可按事物发展的先后顺序层层递进;或按课题所含的几个方面(主题)分路挺进;或按不同的观点进行比较综述，不管用哪一种格式，都应在全面系统的收集资料的基础上做客观公正的反映;可根据内容的多少分为若干个小标题分别论述;应层次分明，条理清楚;语言简练，详略得当。 研究现状基本写作思路可分为三块：第一步，概括。即对所选文献的研究重点、研究手段及研究结论先进行概括;第二步，分析评价这些文献研究所作出的贡献、影响、优点与不足;第三步，整合回顾，提出改进的方向与进一步研究的切入点。 研究现状的基本程式用语，现举一例如下： 已掌握的文献资料显示，理论界主要从以下几方面展开了相关研究： (1)××××××××××(中心句) ×××××××××××××××(文献支撑句) 从远到近，从大到小介绍研究的背景情况。 (2) 对于××××××××现状和不足的分析。 一是×××××××× 二是×××××××× 三是×××××××× 将同一问题归类，由重到轻，由大到小地写。 (3) 学者们对×××××××的意见与展望 文献综述与开题报告「篇二」
思考一下开题报告和文献综述到底有什么区别呢?下面是中国人才网为您准备的开题报告和文献综述的区别，供大家参考和借鉴噢!希望能对您有所帮助。后续精彩不断，敬请关注! 文献综述： 文献综述是研究生在其提前阅读过某一主题的文献后，经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。综述的目的是反映某一课题的新水平、新动态、新技术和新发现。从其历史到现状，存在问题以及发展趋势等，都要进行全面的介绍和评论。在此基础上提出自己的见解，预测技术的发展趋势，为选题和开题奠定良好的基础。 开题报告： 开题报告是指开题者对科研课题的一种文字说明材料。这是一种新的应用文体，这种文字体裁是随着现代科学 研究活动计划性的增强和科研选题程序化管理的需要应运而生的。开题报告一般为表格式，它把要报告的每一项内 容转换成相应的栏目，这样做，既便于开题报告按目填写，避免遗漏;又便于评审者一目了然，把握要点。 开题报告包括综述、关键技术、可行性分析和时间安排等四个方面 开题报告作为毕业论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。 由于开题报告是用文字体现的论文总构想,因而篇幅不必过大,但要把计划研究的`课题、如何研究、理论适用等主要问题 开题报告的总述部分应首先提出选题,并简明扼要地说明该选题的目的、目前相关课题研究情况、理论适用、研究方法 开题报告是由选题者把自己所选的课题的概况(即"开题报告内容")，向有关专家、学者、科技人员进行陈述。然后由他们对科 研课题进行评议。亦可采用"德尔菲法"评分;再由科研管理部门综合评议的意见，确定是否批准这一选题。开题报告的内容大致如下：课题名称、承担单位、课题负责人、起止年限、报名提纲。报名提纲包括：(1)课题的目的、意义、国内外研究概况和有关文献资料的主要观点与结论;(2)研究对象、研究内容、各项有关指标、主要研究方法(包括是否已进行试验性研究); (3)大致的进度安排，(4)准备工作的情况和目前已具备的条件(包括人员、仪器、设备等);(5)尚需增添的主要设备和仪器
开题报告 文献综述
开题报告文献综述 开题报告文献综述 一、引言 在科研工作中，开题报告是非常重要的一步。通过开题报告，我们可以明确研 究的目的、意义和方法，为后续的研究工作提供了指导和依据。而文献综述则 是开题报告中不可或缺的一部分，它可以帮助我们了解已有的研究成果和进展，从而为我们的研究提供理论基础和借鉴。 二、文献综述的意义 文献综述是对已有文献进行梳理和整理的过程，通过阅读和分析相关文献，我 们可以了解到当前研究领域的研究动态、研究热点和前沿问题。文献综述的目 的是为我们的研究提供一个理论框架，帮助我们明确研究的方向和重点，并且 避免重复研究。此外，文献综述还可以帮助我们发现已有研究的不足之处，为 我们的研究提供改进和创新的思路。 三、文献综述的方法 进行文献综述时，我们可以采用以下几种方法： 1. 文献检索：通过图书馆、学术数据库和互联网等途径，查找和收集与研究主 题相关的文献。在检索时，可以使用关键词、主题词和作者等信息进行筛选和 过滤，以获取符合研究需求的文献。 2. 文献筛选：在收集到大量文献后，需要对其进行筛选和评估。首先，可以根 据文献的标题和摘要进行初步筛选，将与研究主题无关或不符合研究需求的文 献排除。然后，可以进一步阅读和分析剩余的文献，选择与研究主题密切相关、研究方法科学可行的文献。
3. 文献分析：在阅读文献的过程中，我们可以对文献进行分类、整理和分析。可以根据研究主题和研究方法的不同，将文献分为不同的类别，并分析每一类文献的研究内容、研究方法和研究结果。通过文献分析，我们可以了解到当前研究领域的研究动态和进展。 四、文献综述的内容 文献综述的内容可以包括以下几个方面： 1. 研究背景：介绍研究主题的背景和意义，说明为什么要进行这项研究。 2. 研究目的：明确研究的目的和意义，阐述我们希望通过这项研究解决的问题和取得的成果。 3. 研究方法：介绍研究所采用的方法和技术，说明这些方法和技术在研究领域的应用情况和优势。 4. 已有研究成果：通过对相关文献的综述，介绍已有的研究成果和进展。可以分别从理论研究、实证研究和应用研究等方面进行综述，总结已有研究的主要观点和结论。 5. 研究不足和创新点：通过对已有研究的分析，发现已有研究的不足之处，并提出自己的研究创新点和改进方向。 五、结论 文献综述是开题报告中非常重要的一部分，它可以帮助我们了解已有的研究成果和进展，为我们的研究提供理论基础和借鉴。通过文献综述，我们可以明确研究的方向和重点，避免重复研究，并发现已有研究的不足之处，为我们的研究提供改进和创新的思路。因此，在进行开题报告时，我们应该认真进行文献综述，并将其作为研究的基础和起点。只有通过对已有研究的了解和分析，我
开题报告范文基于机器学习的情感分析算法研究
开题报告范文基于机器学习的情感分析算法 研究 开题报告范文 基于机器学习的情感分析算法研究 一、研究背景和目的 情感分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向。借助机器学习技术，可以对文本中的情感倾向进行准确的判断和分类。本研究旨在探索并研究基于机器学习的情感分析算法，以提高情感分析的准确性和效率。 二、研究内容和方法 1. 数据收集 我们将从互联网上收集大规模的文本数据，包括社交媒体评论、新闻报道、产品评价等，用于训练和测试情感分析算法。 2. 特征提取 基于机器学习的情感分析算法需要将文本数据转换为可被算法处理的特征向量。我们将采用词袋模型或者词嵌入技术来提取文本特征。 3. 模型选择与训练
我们将尝试使用各种机器学习算法，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、随机森林等，对提取的特征进行训练和建模，并选择最优的模型用于情感分析。 4. 模型评估与优化 我们将采用交叉验证等方法评估所建模型的性能，并根据评估结果对算法进行优化和改进，以提高情感分析的准确性和鲁棒性。 5. 实验结果分析 通过实验，我们将对算法的性能进行评估，并与已有的情感分析方法进行对比分析，从而验证所提出的基于机器学习的情感分析算法的有效性。 三、预期研究成果 1. 提出一种基于机器学习的情感分析算法，能够准确地分析文本中的情感倾向。 2. 在各类文本数据上进行广泛的实验评估，并与已有方法进行对比分析。 3. 通过改进和优化，进一步提高情感分析算法的准确性和实用性。 四、研究计划与进度安排 1. 数据收集和预处理阶段： - 收集并整理各类文本数据，构建数据集。
- 对数据进行预处理和清洗，提取有用的特征。 2. 模型选择与训练阶段： - 尝试各类机器学习算法，选择较优算法进行训练和建模。 - 利用训练好的模型对测试集进行情感分析，评估算法的性能。 3. 模型优化与改进阶段： - 根据评估结果对算法进行优化和改进。 - 针对不同情感分析场景，设计相应的改进策略。 4. 实验结果分析与论文撰写阶段： - 对实验结果进行详细的分析和总结。 - 撰写研究成果，准备开题报告和后续论文的写作。 五、研究的意义与创新点 1. 提高情感分析的准确性：通过研究基于机器学习的算法，能够更准确地判断文本中的情感倾向，为企业决策、舆情分析等提供有效的参考依据。 2. 探索情感分析领域的新方法：基于机器学习的算法能够自动学习并识别不同情感表达方式的特征，相较于传统的词典表达法，更具泛化能力。 3. 提高情感分析的效率：机器学习算法可以对大规模的文本数据进行快速处理和分析，提高情感分析的效率和实用性。
基于深度学习的情感分析技术研究开题报告
基于深度学习的情感分析技术研究开题报告 一、研究背景 在当今信息爆炸的时代，人们每天都会产生大量的文本数据，如社交媒体上的评论、新闻报道、产品评价等。这些文本数据蕴含着丰富的情感信息，对于个人用户和企业来说，了解这些情感信息对于制定决策、改进产品和服务具有重要意义。因此，情感分析技术应运而生，它可以帮助我们自动识别文本中所包含的情感倾向，从而更好地理解用户需求和市场趋势。 二、研究意义 传统的情感分析方法主要基于规则和词典，存在着准确率不高、泛化能力差等问题。而深度学习作为一种强大的机器学习技术，在自然语言处理领域取得了巨大成功，尤其在情感分析任务上展现出了优异的性能。因此，本研究旨在探索基于深度学习的情感分析技术，提高情感分析的准确性和效率，为实际应用提供更好的支持。 三、研究内容 文本表示方法：深度学习模型需要将文本数据转换为计算机可理解的形式，常用的文本表示方法包括词袋模型、词嵌入等。 情感分类模型：构建基于深度学习的情感分类模型，通过神经网络结构对文本进行情感分类，如使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
情感分析应用：将研究成果应用于实际场景中，如舆情监控、产 品评论分析、情感推荐系统等领域。 四、研究方法 数据收集与预处理：采集包含情感标签的文本数据，并进行数据 清洗、分词等预处理工作。 模型设计与训练：设计深度学习模型架构，并使用标注数据集进 行模型训练和调优。 实验评估与对比：通过实验评估不同模型在情感分析任务上的表现，并与传统方法进行对比分析。 五、预期成果 提出一种基于深度学习的情感分析技术框架。 构建高效准确的情感分类模型，并在公开数据集上取得优异表现。 实现情感分析技术在实际应用场景中的落地，为用户提供更智能 化的服务体验。 通过以上研究内容和方法，我们期望能够在基于深度学习的情感 分析技术领域取得新突破，为推动人工智能技术在文本情感分析方面 的发展做出贡献。希望本开题报告能够得到您的认可和支持，谢谢！
在线新闻评论的情感分析研究共3篇
在线新闻评论的情感分析研究共3篇 在线新闻评论的情感分析研究1 随着互联网的不断发展，人们获取信息的方式也越来越多样化。而在线新闻成为人们获取信息的重要方式之一，不仅传递着时政热点，社会事件，还对人们的生活、娱乐提供了丰富多彩的资讯。同时，评论功能的开放，也使得用户可以对新闻事件发表自己的观点和想法。然而，由于新闻评论容易受到情绪和个人观点的影响，评论内容往往存在着积极和消极两面性，情感分析就成为了一个值得研究和探索的课题。 情感分析，是一种利用自然语言处理技术，对文本中的情绪态度进行分析和分类的方法。在新闻评论方面，则是指对用户评论内容情感值的分析。 一、情感分析的方法 情感分析技术主要有两种方法，一种是基于规则的情感分析，另一种是基于机器学习的情感分析。基于规则的情感分析方法需要制定一些规则模板，并利用规则模板对特定领域的语言进行分析。而基于机器学习的情感分析方法，则需要建立机器学习模型，并根据已有的数据训练模型。在新闻评论分析中，我们可以选择合适的方法进行分析和分类。 二、情感分析的应用价值
针对新闻评论情感分析，我们可以有以下几个应用价值： 1.分析公共舆论情绪 通过对新闻评论内容的情感分析，可以了解到公众对于某个事件的情感反应。例如，人们对一起突发的事件产生了焦虑和恐慌情绪，对此进行情感分析，可以在第一时间呈现出公共的情绪变化，有利于政府及时制定应对措施。 2.产品推广分析 对于新闻评论中有关某个产品的情感分析，可以为企业提供市场调研情报，以进一步了解公众对产品的看法和认可度。同时也有助于企业根据人们的反馈情况，改善产品或者优化售后服务，以提高顾客满意度。 3.舆情研究和反应 通过对新闻评论中的情感分析，我们可以对舆情进行跟踪、定量和研究，并及时对不良信息进行反应和处理。因此，在新闻宣传和公关方面，对新闻评论的情感分析是非常有价值的，可以避免事件的进一步恶化或者负面攻击。 三、情感分析的挑战 虽然情感分析技术有很多应用价值，但仍然存在一些难题和挑战：
基于自然语言处理的情感分析系统开题报告
基于自然语言处理的情感分析系统开题报告 一、选题依据 在当今社交媒体和互联网的普及下，人们可以方便地在各种平台上表达自己的情感和观点。然而，对于大规模的文本数据，人工分析情感变得非常耗时且困难。因此，基于自然语言处理的情感分析系统应运而生。 通过情感分析系统，我们可以自动地从大量文字中提取并分析情感倾向，无论是积极还是消极，从而帮助我们了解用户的真实想法和反馈。此外，情感分析在市场调研、舆情监控、情感咨询等领域也有着广泛的应用价值。 二、国内外分析 目前，国内外已经有许多关于情感分析的研究和应用。国外比较有名的情感分析系统有VADER、AFINN等，这些系统通过构建情感词典和规则来判断文本中的情感倾向。国内的情感分析研究也取得了一些成果，如华为公司的情感分析系统。 然而，现有的情感分析系统还存在一些问题，比如对于歧义性的文本理解能力较弱，无法识别文本中的讽刺和隐喻等。因此，研究一个更加准确和智能的情感分析系统具有很高的实际应用意义。 三、研究目标与内容
本课题的研究目标是开发一个基于自然语言处理的情感分析系统，能够准确地判断文本中的情感倾向，并进行情感分类。具体的研究内容包括： 1. 构建情感词典：收集和整理大量的标注数据，通过机器学习和文本挖掘技术构建情感词典。 2. 开发情感分析算法：利用深度学习模型和自然语言处理技术，建立情感分析模型，提高情感分析系统的准确性和智能性。 3. 设计用户界面：为情感分析系统设计友好的用户界面，使用户能够方便地输入文本并获取情感分析结果。 四、研究思路 本研究将采用以下的研究思路来实现研究目标： 1. 收集相关数据：收集大量的人工标注数据，用于构建情感词典和训练情感分析算法。 2. 构建情感词典：通过文本挖掘技术和机器学习算法，从标注数据中提取情感词汇，并构建情感词典。 3. 开发情感分析算法：利用深度学习模型和自然语言处理技术，建立情感分析模型，并进行训练和优化。 4. 设计用户界面：根据用户需求和反馈，设计一个简洁明了的用户界面，使用户能够方便地使用情感分析系统。 五、预期成果
酒店评论情感分析开题报告
酒店评论情感分析开题报告 酒店评论情感分析开题报告 引言： 随着互联网的普及和发展，人们在选择酒店时越来越依赖于网络上的评论和评分。然而，对于大量的评论信息进行筛选和分析是一项繁琐且耗时的工作。因此，利用自然语言处理和机器学习技术对酒店评论进行情感分析，可以帮助消 费者更快速地了解酒店的质量和服务，并为酒店业提供改进的方向。 一、研究背景 随着旅游业的蓬勃发展，酒店业也呈现出快速增长的趋势。消费者在选择酒店时，往往会参考其他人的评论和评分，以便更好地了解酒店的实际情况。然而，酒店评论的数量庞大，人工筛选和分析成本高昂且效率低下。因此，利用机器 学习和自然语言处理技术对酒店评论进行情感分析，可以提高消费者选择酒店 的效率，并为酒店业提供改进的方向。 二、研究目标 本研究旨在利用情感分析技术对酒店评论进行分类和评分，以帮助消费者更快 速地了解酒店的质量和服务，并为酒店业提供改进的方向。具体目标包括： 1. 构建一个酒店评论情感分析模型，能够自动对评论进行分类，判断其积极或 消极情感。 2. 对酒店评论进行评分，以提供一个客观的参考指标。 3. 分析酒店评论中的关键词和热点问题，为酒店业改进提供指导。 三、研究方法 本研究将采用以下方法进行酒店评论情感分析：
1. 数据收集：从各大旅游网站和酒店预订平台收集酒店评论数据，包括评论文本和评分。 2. 数据预处理：对收集到的评论文本进行分词、去除停用词、词性标注等预处理操作，以便后续的特征提取和模型训练。 3. 特征提取：利用词袋模型、TF-IDF等方法将评论文本转化为向量表示，以便进行机器学习算法的训练和分类。 4. 模型训练：使用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，对标注好情感的评论进行训练，构建情感分类模型。 5. 模型评估：使用测试集对构建的情感分类模型进行评估，包括准确率、召回率等指标。 6. 评分预测：利用回归算法，如线性回归、决策树回归等，根据评论文本和评分构建评分预测模型。 7. 关键词分析：对酒店评论进行关键词提取和主题模型分析，发现评论中的关键词和热点问题。 四、预期结果 通过以上方法，本研究预期达到以下结果： 1. 构建一个准确率较高的酒店评论情感分类模型，能够自动判断评论的情感倾向。 2. 构建一个评分预测模型，能够根据评论文本预测酒店的评分。 3. 发现酒店评论中的关键词和热点问题，为酒店业改进提供指导。 结论： 本研究将利用自然语言处理和机器学习技术，对酒店评论进行情感分析。通过