1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网，特别是社交媒体的快速发展，人们越来越习惯于在线上表达自己的观点和情感。
海量的文本数据蕴藏着巨大的价值，如何高效地分析这些文本数据并提取情感信息成为了自然语言处理领域的重要课题。
文本情感分析旨在自动识别和分类文本中表达的情感倾向，例如积极、消极或中性，其应用领域十分广泛，包括舆情监测、产品评论分析、个性化推荐等。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，少量样本学习在文本情感分析领域逐渐兴起，引起国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在基于少量样本学习的文本情感分析方面已取得一定进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以少量样本学习为切入点，探索如何构建高效的文本情感分析模型，主要研究内容包括：
1.研究基于少量样本学习的文本情感分析方法:重点研究基于元学习和预训练语言模型的少量样本学习方法，并探讨如何将这些方法应用于文本情感分析任务。
2.构建基于少量样本学习的文本情感分析模型:设计并实现一个基于少量样本学习的文本情感分析模型，并对模型的结构、参数和训练过程进行优化，以提高模型在少量标注数据情况下的情感分类性能。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型构建、实验验证和案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析阶段:对文本情感分析和少量样本学习领域的相关文献进行系统的调研和分析，了解当前研究现状、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.模型设计与实现阶段:基于少量样本学习的基本原理，结合文本情感分析的特点，设计并实现基于少量样本学习的文本情感分析模型。
3.实验验证与分析阶段:选择合适的公开数据集，对所提出的模型进行实验验证，并与传统的文本情感分析方法进行对比，分析模型的性能和优缺点。
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.模型创新:针对现有文本情感分析模型在少量样本情况下性能不足的问题，探索新的模型结构和训练方法，构建基于少量样本学习的文本情感分析模型，以提高模型在少量标注数据情况下的情感分类性能。
2.方法创新:研究将元学习、预训练语言模型等先进的少量样本学习技术应用于文本情感分析领域，并结合文本情感分析的特点进行改进和优化，以提升模型的泛化能力和鲁棒性。
3.应用创新:将所提出的模型应用于实际案例，例如社交媒体舆情分析、电商评论情感分析等，为解决实际应用中标注数据不足的问题提供新的思路和方法。
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.刘庆,李寿山,周国栋.基于深度学习的少样本文本分类研究综述[J].计算机科学,2021,48(12):18-29.
2.张宁,郑伟,高艳,等.基于BERT和多原型网络的少样本文本情感分析[J].计算机工程与应用,2022,58(01):162-168.
3.王勇,王浩,郭宇.基于元学习的少样本文本情感分析[J].计算机工程,2021,47(03):13-20.
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