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基于深度学习的文本情感分析的研究任务书

 2020-02-18 15:27:56  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

随着互联网技术的发展,如今网络用户由被动变主动成为了网络信息的提供者,在社交网络、电商平台上产生了大量的包含用户观点、态度和情感的主观信息,这些主观性信息主要以文本的形式呈现。运用这些海量的文本信息进行分析,提取出有价值的、包含情感信息的文本,并准确挖掘出其中的情感倾向,有着巨大的应用价值和研究意义。

本课题主要研究基于深度学习模型的文本情感分析。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1、 了解情感分析国内外研究现状,明确研究内容、技术路线,完成开题报告。阅读的参考文献不少于15篇(其中近五年外文文献不少于3篇)。

2、 对文本数据预处理,包括去噪、分词、词性标注、去停用词。

3、 完成词向量化,根据词向量模型来训练词向量。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1-3周:调研,完成开题报告。

4周:熟悉python语言和开源工具tensorflow。

5周:学习数据预处理方法,对文本数据进行预处理。

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4. 主要参考文献

[1] 王盛玉,曾碧卿,胡翩翩.基于卷积神经网络参数优化的中文情感分析[j].计算机工程,2017,43(8):200-207.

[2] 孙建旺,吕学强,张雷瀚.基于词典与机器学习的中文微博情感分析研究[j].计算机应用与软件, 2014,31(7):177-181.

[3] 何炎祥,孙松涛,牛菲菲等.用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型[j].计算机学报,2017,40(4): 773-790

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