1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

随着人工智能浪潮袭来，作为人工智能领域中的一个重要方向的自然语言处理越来越受到学术界和工业界的重视。

不同于图像和语言，文本在很多方面有其自身特殊的特点。

例如短文本本身的稀疏性和不归发行使得自然语言处理在研究过程中遇到了更多的困难。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

本课题决定研究递归神经网络在电影评论识别工作上的应用。

在充分了解计算机学界现有研究成果的基础上，深入学习递归神经网络（recursive neural network）的算法原理和结构特征，掌握运用google公司提供的word2vec工具训练词向量的方法，基于python搭建并改良word2vec 递归神经网络的框架，训练参数并考察框架的分类性能，利用auc作为评判标准，比较与朴素贝叶斯、svm、lstm等其他分类器的分类效果，最终运用wxpython图形库将工程框架包装为完整的、功能健全的gui用户界面。

图1 电影评论情感分析系统开发流程图 二、研究手段： 1、python开发语言 本课题拟使用python作为开发语言。