细粒度情感分析的研究开题报告

全文总字数：3621字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1研究目的

随着电商业务的快速发展，网络上的评论越来越多，正确识别评论的情感极性对用户和商家都有重要作用，而人工甄别每条评论的情感极性需要耗费巨大精力。目前，情感分析工作大都集中在粗粒度层面上，即只能进行大方向的分类，如正向和负向等。而且对于粗粒度层次的情感分析的研究往往停留在篇章级以及句子级的层面上，这就导致了其不能从更加细致地分析出事物主体的各个属性以及特征之间的关系，本课题拟使用自然语言处理相关技术构建细粒度情感分析模型，分析评论中各个属性的情感极性。

1.2 研究意义

2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究目标

在公开数据集基础上，构建基于深度学习方法的细粒度情感分析模型。

2.2 研究内容

3. 研究计划与安排

(1)2020/1/13—2019/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

(2)2020/3/1—2019/4/30：问题的分析、解决方案的确定、实验及结果分析；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]唐晓波,刘广超.细粒度情感分析研究综述[j].图书情报工作,2017,61(05):132-140.

[2]李然,林政,林海伦,王伟平,孟丹.文本情绪分析综述[j].计算机研究与发展,2018,55(01):30-52.

[3]李慧,柴亚青.基于卷积神经网络的细粒度情感分析方法[j].数据分析与知识发现,2019,3(01):95-103.