基于深度学习的电影评论情感分类系统研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网的迅速发展，网络上的信息量呈爆炸式增长，其中包含了大量的用户生成内容，例如社交媒体帖子、电商评论、电影评论等。

电影评论作为一种重要的用户生成内容，能够直接反映观众对电影的喜好程度和观影体验，对于电影的宣传推广、票房预测以及影视行业的发展具有重要的参考价值。

情感分类作为自然语言处理领域的一个重要研究方向，旨在识别文本中蕴含的情感倾向，例如积极、消极或中性。

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一个重要研究方向，近年来受到了广泛关注。

电影评论情感分类作为情感分析的一个重要应用领域，也取得了显著进展。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以深度学习技术为基础，针对电影评论情感分类问题展开研究，主要内容包括：
1.构建大规模电影评论数据集:收集并整理中文电影评论数据，构建一个规模较大、标注质量高的电影评论情感分类数据集，为深度学习模型的训练提供数据基础。

2.研究深度学习模型在电影评论情感分类中的应用:研究不同深度学习模型（如cnn、rnn、bert等）在电影评论情感分类任务上的性能表现，并对模型进行优化，提高情感分类的准确率和效率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:对情感分析、文本情感分类、深度学习等相关领域的文献进行系统的调研，了解国内外研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.数据收集与处理:从互联网平台（如豆瓣电影、时光网等）收集大量的电影评论数据，并对数据进行清洗、去噪、分词、标注等预处理操作，构建一个规模较大、质量较高的电影评论情感分类数据集。

3.模型构建与训练:选择合适的深度学习模型（如cnn、rnn、bert等），并对模型进行改进和优化，使其更适用于电影评论情感分类任务。

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.构建大规模高质量的中文电影评论情感分类数据集:针对目前中文电影评论情感分类数据集规模小、质量参差不齐的问题，本研究将构建一个规模更大、质量更高的数据集，为深度学习模型的训练提供数据基础。

2.优化深度学习模型以提高电影评论情感分类的准确率:针对现有深度学习模型在电影评论情感分类任务中存在的问题，本研究将对模型进行改进和优化，例如引入注意力机制、多任务学习等方法，提高模型的准确率和效率。

3.开发实用性强的电影评论情感分类系统:基于研究成果，本研究将开发一个实用性强的电影评论情感分类系统，为电影制作方、发行方以及potential观众提供决策支持。

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,林鴻飛,吳立德. 基於 bert 預訓練模型的中文評論情感分析[j]. 情報科學會論文集, 2020, 37(1): 103-112.

[2]刘鹏,李寿山,陈静. 基于深度学习的中文评论情感分类[j]. 计算机应用, 2017, 37(s1): 139-143.

[3]郭宇,王建会. 基于深度学习的文本情感分析研究综述[j]. 计算机应用研究, 2017, 34(12): 3601-3606.