1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的飞速发展和社交媒体的普及，人们在网络上表达情感的途径日益增多，产生了海量的文本数据。
如何高效、准确地理解和分析这些文本数据中蕴含的情感信息，成为了自然语言处理领域的研究热点之一。
文本情感分析技术应运而生，并被广泛应用于舆情监测、市场营销、产品推荐等领域。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习在自然语言处理领域取得了显著成果，文本情感分析作为自然语言处理的重要分支，也从中受益匪浅。
深度学习模型能够自动学习文本的深层语义信息，克服了传统方法依赖人工特征提取的局限性，有效提升了文本情感分析的性能。
1. 国内研究现状
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.文本情感分析概述：介绍文本情感分析的概念、任务类型、研究意义以及国内外研究现状。
2.深度学习模型：介绍几种常用的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等，并分析其在文本情感分析中的应用。
3.情感词典构建：探讨如何构建情感词典，以及如何利用情感词典提升文本情感分析的性能。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究与定性研究相结合的方法，主要步骤如下：
1.文献调研阶段：通过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.数据收集与处理阶段：收集相关领域的文本数据，并对其进行清洗、分词、去停用词等预处理操作，构建用于模型训练和测试的数据集。
3.模型构建与训练阶段：选择合适的深度学习模型，根据中文文本的特点进行改进和优化，并利用构建好的数据集对模型进行训练。
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.针对中文文本情感分析的特点，对现有的深度学习模型进行改进和优化，以提高其在中文文本情感分析任务上的准确率和效率。
2.探索结合情感词典和深度学习模型的方法，以充分利用情感词典的先验知识，进一步提升情感分析的性能。
3.将构建的文本情感分析模型应用于实际场景中，例如舆情监测、产品评论分析等，以验证其应用价值，并为相关领域提供技术支持。
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. 刘涛, 刘龙飞, 张绍武, 等. 基于深度学习的文本情感分析研究进展[J]. 软件学报, 2016, 27(8): 1898-1916.
2. 赵妍妍, 陈东, 薛云峰, 等. 基于深度学习的文本情感分析[J]. 中文信息学报, 2016, 30(3): 156-165.
3. 彭浩, 刘茂, 李晓东, 等. 基于深度学习的微博情感分析研究综述[J]. 计算机应用研究, 2017, 34(9): 2554-2563.
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