1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网的普及和社交媒体的兴起，网络舆情已经成为反映社会热点、民意倾向的重要窗口。
网络舆情中蕴含着海量的文本信息，对其进行情感分析，可以帮助我们及时了解公众的情绪变化、预测舆情发展趋势，进而为政府决策、企业营销、社会治理等提供重要参考。
本选题以网络舆情为研究对象，以文本情感分析为主要研究方法，旨在探究如何有效地识别和分析网络舆情文本中的情感倾向，并构建面向网络舆情的文本情感分析系统，为相关部门提供科学的决策依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，文本情感分析作为自然语言处理领域的一个重要研究方向，受到国内外学者的广泛关注，并在网络舆情分析、社交媒体分析、电子商务等领域取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在文本情感分析方面做了大量研究，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容包括以下几个方面：1.研究网络舆情的特点和情感表达方式，构建面向网络舆情的文本情感词典和情感语料库。
2.研究和改进现有的文本情感分析方法，提高情感分类的准确率和效率，特别是在处理网络语言的多样性和复杂性方面。
3.开发面向网络舆情的文本情感分析系统，实现对网络舆情的情感走势、热点话题、关键人物等进行实时监测和分析。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析和定性分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解网络舆情和文本情感分析的研究现状、主要方法和技术，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据收集与处理阶段：收集网络平台上的舆情文本数据，例如微博、论坛、新闻评论等，并对数据进行预处理，包括数据清洗、分词、去停用词等，为后续分析做好准备。
3.情感分析模型构建阶段：选择合适的文本情感分析方法，例如基于情感词典的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法等，并根据网络舆情的特点对模型进行优化，提高情感分类的准确率和效率。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建面向网络舆情的文本情感词典和语料库：针对网络舆情文本的特点，构建包含网络流行语、表情符号等情感表达的词典和语料库，提高情感分析的准确性和针对性。
2.改进现有的文本情感分析方法：结合网络舆情的特点，对现有的文本情感分析方法进行改进，例如引入注意力机制、多任务学习等，提高情感分类的准确率和效率，特别是在处理网络语言的多样性和复杂性方面。
3.开发面向网络舆情的文本情感分析系统：将构建的情感分析模型应用于实际系统中，实现对网络舆情的情感走势、热点话题、关键人物等进行实时监测和分析，为相关部门提供科学的决策依据。
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,郭 岩,林鸿飞.面向网络舆情的深度学习情感分析研究综述[J].计算机应用研究,2020,37(12):3553-3560.
[2]张 勇,彭 波,王 强,等.基于机器学习的网络舆情情感分析研究综述[J].计算机工程与应用,2021,57(17):51-61.
[3]李 敏,李 斌,黄 健.网络评论文本情感分析研究综述[J].计算机应用,2019,39(S2):1-8.
