基于深度学习的电影评论情感分类系统研究开题报告

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普及，网络平台已经成为人们表达观点和情感的重要渠道。

电影评论作为一种常见的网络文本形式，蕴含着用户对电影的丰富情感倾向，例如喜欢、厌恶、期待等。

对这些海量评论信息进行有效的情感分类，不仅有助于电影制作方了解市场反馈、改进影片质量，还能为用户提供个性化的推荐服务，具有重要的理论意义和现实价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，情感分类作为自然语言处理领域的一个重要分支，吸引了国内外学者的广泛关注。

现有的情感分类方法主要可以分为两大类：基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容包括以下几个方面：1.电影评论数据的获取与预处理：从相关网站爬取电影评论数据，并对原始数据进行清洗、分词、去停用词等预处理操作，为后续的情感分类模型训练做好准备。

2.情感特征提取：研究不同的特征提取方法，如基于词袋模型的方法、基于word2vec的词向量模型、基于预训练语言模型(如bert)的特征提取方法等，并比较它们在电影评论情感分类任务中的性能表现。

3.情感分类模型构建：研究不同的深度学习模型，如卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)、长短期记忆网络(lstm)、transformer等，以及它们的改进模型，并将其应用于电影评论情感分类任务中，构建高效准确的分类模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：查阅国内外关于情感分类、深度学习、电影评论分析等方面的相关文献，了解该领域的最新研究进展、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.数据收集与预处理阶段：从豆瓣、imdb等电影评论网站爬取大量的电影评论数据，并对原始数据进行清洗、分词、去停用词等预处理操作，构建结构化的数据集。

3.特征工程阶段：研究不同的特征提取方法，包括传统的词袋模型、tf-idf方法，以及基于深度学习的词向量模型（如word2vec、glove）和预训练语言模型（如bert、roberta），并通过实验比较不同特征提取方法对情感分类性能的影响。

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.融合多种特征表示方法：将传统的文本特征表示方法（如词袋模型、tf-idf）与基于深度学习的词向量模型（如word2vec、glove）和预训练语言模型（如bert、roberta）相结合，构建更全面、更有效的特征表示，以提高情感分类的准确率。

2.探索深度学习模型的优化策略：针对电影评论数据的特点，对现有的深度学习模型进行改进和优化，例如引入注意力机制、多层感知机等结构，以提升模型对情感信息的捕捉能力。

3.构建面向实际应用的电影评论情感分类系统：将研究成果应用于实际场景，开发一个用户友好的电影评论情感分类系统，为电影制作方和普通用户提供服务。

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,邱锡鹏.基于深度学习的文本情感分析研究进展[j].软件学报,2020,31(04):962-983.

2.张玥杰,李寿山,朱巧明.面向产品评论的情感分类方法综述[j].计算机科学,2020,47(04):1-13.

3.刘龙飞,郭茂盛,王健.基于深度学习的文本情感分析[j].计算机应用研究,2017,34(12):3581-3586.