基于中文在线评论的主题识别方法的设计与研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网的普及和电子商务的快速发展，在线评论已成为人们表达观点、分享经验的重要途径。

海量的在线评论数据中蕴藏着丰富的用户情感、产品特征和市场趋势等信息，对于企业改进产品和服务、消费者做出明智的购买决策以及政府进行舆情监测都具有重要的意义。

主题识别作为文本挖掘领域的一项重要任务，旨在从大量文本数据中自动识别出潜在的主题或话题。

2. 本选题国内外研究状况综述

主题识别作为自然语言处理领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著进展。

传统的主题识别方法主要依赖于词频统计和主题模型，如lda（latentdirichletallocation）主题模型，但在处理中文在线评论文本时存在一定的局限性。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.中文在线评论数据预处理:针对中文在线评论的特点，研究中文分词、停用词过滤、网络用语识别等数据预处理方法，构建高质量的评论数据集。

2.主题特征提取:研究基于词频统计、tf-idf、词嵌入等方法的主题特征提取技术，构建有效的评论文本表示模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和案例分析相结合的方法，逐步展开研究工作。

首先，进行文献调研，了解国内外在中文在线评论主题识别方面的研究现状，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础。

其次，收集和整理中文在线评论数据，构建实验数据集。

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.针对中文在线评论的特点，提出一种基于深度学习的主题识别方法，该方法能够更好地捕捉评论文本的语义信息，提高主题识别的准确率。

2.结合情感分析技术，对评论文本进行情感分类，并分别对不同情感类别的评论进行主题识别，以提高主题识别的准确性和细粒度。

3.将主题识别方法应用于实际场景，例如电商评论情感分析、舆情监测与分析等，验证模型的实用价值，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.刘知远,孙茂松.文本挖掘[m].北京:清华大学出版社,2019.

2.庞剑锋,焦宝龙,盛志豪.基于词向量和注意力机制的lstm文本情感分析[j].计算机应用,2019,39(06):1601-1606.

3.李晓东,马金红,王素格.融合情感词典和cnn的文本情感倾向性分析[j].中文信息学报,2019,33(06):62-68.