1. 本选题研究的目的及意义

情感分析作为自然语言处理领域的一个重要研究方向，近年来受到越来越广泛的关注。

它旨在分析文本数据中蕴含的情感倾向，例如积极、消极或中性，并将其应用于舆情监测、产品评论分析、客户关系管理等多个领域。

本选题研究的目的是设计和实现一种基于textcnn的情感分析模型，并对其进行评估和优化。

2. 本选题国内外研究状况综述

情感分析作为自然语言处理领域的热点研究方向，近年来取得了显著的进展。

#国内研究现状国内学者在情感分析领域展开了广泛的研究，并在多个方面取得了一定的成果。

例如，在情感词典构建方面，哈尔滨工业大学的秦兵等人提出了一种基于hownet的情感词典构建方法，有效地提高了情感词典的覆盖率和准确率。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

#主要内容
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.情感分析与textcnn模型概述:介绍情感分析的基本概念、研究现状和主要方法，以及textcnn模型的基本原理、结构和优缺点。

2.基于textcnn的情感分析模型设计:设计一种基于textcnn的情感分析模型，包括模型结构设计、数据预处理、特征提取和情感分类等模块。

模型结构设计：确定textcnn模型的具体结构，包括卷积层、池化层、全连接层等，以及各层的参数设置。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究方法，具体步骤如下：
1.准备阶段:收集和整理相关文献资料，了解情感分析和textcnn模型的研究现状和发展趋势，确定研究目标和研究内容。

2.数据集构建:选择合适的情感分析数据集，例如imdb电影评论数据集、twitter情感分析数据集等，并对数据集进行预处理，包括数据清洗、分词、去停用词等操作。

3.模型构建:设计基于textcnn的情感分析模型，包括确定模型结构、选择合适的词向量模型、设置模型参数等。

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.模型设计:在textcnn模型的基础上，结合情感分析任务的特点，对模型结构进行改进和优化，以提高模型的情感分类性能。

2.特征提取:探索不同的词向量模型对情感分析性能的影响，并选择合适的词向量模型来提高模型的特征表达能力。

3.实验设计:设计合理的实验方案，对模型的各个模块进行评估和分析，并与其他情感分析模型进行比较，以验证本模型的有效性和先进性。

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] 赵妍妍,薛向阳,郭莉. 基于深度学习的文本情感分析研究综述[j]. 软件, 2020, 41(04): 161-166.

[2] 张婷, 冯冲. 基于改进textcnn的微博情感分析[j]. 计算机与数字工程, 2022, 50(04): 947-952 960.

[3] 徐颖, 方芳, 李茹. 基于textcnn的混合特征情感分析[j]. 计算机工程, 2022, 48(07): 123-131.