1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网的快速发展，网络文本数据呈现爆炸式增长，其中蕴含着海量的用户情感信息。
评语作为一种常见的网络文本形式，表达了用户对产品、服务或事件的观点和态度，蕴含着丰富的情感倾向。
如何高效、准确地识别和分析评语中的情感信息，成为了自然语言处理领域的一个重要研究方向，具有重要的理论意义和现实价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，情感分类作为自然语言处理领域的一个重要研究方向，受到了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在情感分类领域取得了一定的研究成果，特别是在基于深度学习的情感分类方面。
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.评语情感分类研究背景及意义:首先介绍评语情感分类的研究背景、研究目的和意义，阐述其在实际应用中的价值。
2.相关技术研究:对情感分类技术、卷积神经网络模型、词向量表示方法以及情感词典构建等相关技术进行概述，为后续研究奠定理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，利用Python语言和深度学习框架TensorFlow构建基于CNN的评语情感分类模型，并通过实验验证模型的有效性。
具体研究步骤如下：
1.数据收集与预处理:收集中文评语数据集，对数据进行清洗、分词、去停用词等预处理操作，构建情感分类模型所需的训练集、验证集和测试集。
2.模型构建:设计基于CNN的评语情感分类模型，确定模型的网络结构，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层等。
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.模型结构创新:提出一种新的基于CNN的评语情感分类模型结构，通过引入新的网络层或改进现有网络层的结构，以提高模型的特征提取能力和分类性能。
2.特征工程创新:探索新的评语情感特征，例如情感词典特征、句法结构特征等，并将其融入到CNN模型中，以提高模型的表达能力和泛化能力。
3.训练策略创新:提出一种新的模型训练策略，例如多任务学习、对抗训练等，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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]徐琳宏,林鸿飞,葛桦,等.融合多特征的CNN中文评论情感分类[J].计算机应用,2017,37(S2):162-166,225.
[2]李晓东,刘树春,刘宗田,等.结合语义特征与CNN的文本情感分类[J].计算机科学,2018,45(S1):347-352.
[3]周晨,徐睿峰,庞亮,等.基于CNN和SVM的中文短文本情感分析[J].计算机应用研究,2016,33(12):3582-3586.
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