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，人们越来越习惯于在网络上表达自己的观点和情感。
海量的文本数据蕴藏着丰富的用户情感信息，如何高效、准确地识别和分析这些情感信息，对于企业决策、舆情监测、个性化服务等方面都具有重要的现实意义。
本选题旨在研究基于深度学习的文本情感分析方法，以期提高情感分析的准确率和效率，并探索其在实际应用中的价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
文本情感分析作为自然语言处理领域的重要研究方向之一，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在文本情感分析方面开展了大量研究，并取得了一些有代表性的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：1.文本情感分析概述：介绍文本情感分析的概念、研究意义、发展历程以及面临的挑战等。
2.深度学习模型：阐述深度学习的基本原理，并重点介绍循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制以及预训练语言模型（如BERT）等在文本情感分析中的应用。
3.文本情感分析相关技术：详细介绍文本预处理、特征提取、情感分类模型以及模型评估指标等关键技术。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和比较分析等方法，按照以下步骤展开：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解文本情感分析和深度学习的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.数据准备阶段：收集和整理相关领域的数据集，包括公开数据集和自行构建的数据集，并对数据进行预处理，例如数据清洗、分词、去停用词等，为模型训练和测试做准备。
3.模型构建阶段：选择合适的深度学习模型，并根据具体任务需求对模型进行改进和优化，例如调整模型结构、优化参数设置、引入注意力机制等，以提高模型的性能。
5. 研究的创新点
1.针对现有深度学习模型在处理中文文本情感分析任务时存在的不足，本研究将探索改进模型结构和引入新的特征表示方法，以提高模型对中文文本情感信息的捕捉能力和情感分类的准确率。
2.探索将预训练语言模型（如BERT）应用于特定领域的中文文本情感分析，通过微调预训练模型，使其能够更好地适应特定领域的数据特点，提升情感分析模型的性能。
3.结合深度学习模型和传统情感分析方法，例如情感词典、情感规则等，构建混合式情感分析模型，以综合利用不同方法的优势，提高情感分析的准确率和鲁棒性。
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,潘宇.融合多特征的深度学习情感分析[J].计算机科学,2020,47(6):205-211.
2.李晓光,李妍,刘晓霞,等.融合情感词典和深度学习的文本情感分析[J].计算机应用,2018,38(4):1118-1122.
3.刘龙飞,李寿山,彭丽针.基于深度学习的文本情感分析研究综述[J].软件学报,2016,27(12):3084-3101.
