基于CNN的评语情感分类算法研究任务书

 2024-07-07 21:58:22

1. 题目来源

随着互联网技术的飞速发展和普及,网络文本信息呈现爆炸式增长,其中蕴含着大量的情感倾向性数据。

如何高效、准确地对这些情感信息进行挖掘和分析,成为了自然语言处理领域的研究热点。

评语情感分类作为情感分析的重要分支,旨在识别文本中表达的情感倾向,例如正面、负面或中性。

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2. 应完成的主要内容

本论文旨在研究基于CNN的评语情感分类算法,完成以下主要内容:
1.研究评语情感分类的相关技术,包括情感分类技术概述、卷积神经网络模型、词向量表示方法、情感词典构建等。

2.设计基于CNN的评语情感分类模型,包括模型结构设计、卷积层设计与特征提取、池化层设计、全连接层与输出层设计等。

3.构建实验数据集,并进行模型训练和测试。

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3. 基本要求及完成的成果形式

1.在导师的指导下,独立完成论文的选题、开题、文献调研、模型设计、实验验证、结果分析、论文撰写和答辩等环节。

2.熟练掌握评语情感分类的相关技术,包括情感分类技术概述、卷积神经网络模型、词向量表示方法、情感词典构建等。

3.掌握一种或多种深度学习框架,例如TensorFlow或PyTorch,能够进行模型搭建、训练和测试。

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4. 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

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5. 参考文献(20个中文5个英文)

[1]徐琳宏,林鸿飞,葛桦,等.融合多特征的CNN中文评论情感分类[J].计算机应用,2017,37(S2):162-166,225.

[2]李晓东,刘树春,刘宗田,等.结合语义特征与CNN的文本情感分类[J].计算机科学,2018,45(S1):347-352.

[3]周晨,徐睿峰,庞亮,等.基于CNN和SVM的中文短文本情感分析[J].计算机应用研究,2016,33(12):3582-3586.

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