1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的迅猛发展和社交媒体的普及，消费者在网络上发表了海量的商品评论，这些评论蕴含着丰富的用户情感信息，对消费者购买决策和商家改进产品服务具有重要参考价值。

商品评论文本情感分类旨在自动识别和分类评论文本中表达的情感倾向，例如正面、负面或中性，从而帮助用户快速了解商品的优缺点，辅助商家进行舆情监控和产品优化。

本选题研究对于提升商品评论文本情感分类的准确性和效率具有重要意义，有助于推动自然语言处理技术在电子商务领域的应用，促进智能化购物体验的实现。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，商品评论文本情感分类研究取得了显著进展，学者们提出了多种方法和模型，不断提升情感分类的准确性和效率。

1. 国内研究现状

国内学者在商品评论文本情感分类领域展开了大量研究，并取得了一系列成果。

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.商品评论文本情感分类相关理论研究：-深入研究情感分类的基本概念、分类方法、评价指标等相关理论知识，为后续研究奠定基础。

-重点研究循环神经网络的原理、模型结构、优缺点等，以及其在文本情感分类中的应用。

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：通过查阅国内外相关文献，了解商品评论文本情感分类的研究现状、主要方法和技术路线，为研究提供理论基础。

2.数据收集与预处理：收集一定规模的商品评论数据集，并对其进行预处理，包括数据清洗、分词、去除停用词、构建词向量等操作，为模型训练和测试做好准备。

3.模型构建与训练：选择合适的循环神经网络模型，例如lstm或gru，构建商品评论文本情感分类模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.针对商品评论文本的特点，提出一种改进的循环神经网络模型，以提高情感分类的准确率。

2.结合注意力机制，构建一种新的情感特征表示方法，以捕捉评论文本中重要的情感信息。

3.构建面向特定商品领域的商品评论情感分类模型，以提高模型在该领域的分类性能。

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] 李寿山,王奕达,史殿习. 基于bert-lstm的商品评论情感分析[j]. 计算机与数字工程, 2022, 50(01): 111-116, 138.

[2] 徐金宝,赵世奇,刘路. 基于多特征融合的lstm情感分类方法[j]. 计算机科学, 2020, 47(06): 292-297.

[3] 林丹琼,何炎祥. 基于多特征融合lstm模型的文本情感分析[j]. 计算机工程与设计, 2019, 40(01): 291-296.