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基于情感时序距离的文本情感分类和情感主体识别方法研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着互联网技术的快速发展和普及，人们越来越倾向于在网络平台上进行信息传递和交流，尤其是在社交网络上。在这些平台上，文本信息是最常见的一种表达形式，其中包含了大量的情感信息。情感分析作为自然语言处理中的核心问题之一，具有重要的应用价值。例如，可以应用于电商平台，对顾客评论进行情感分析，以提供更好的售后服务；在舆情分析中，可以通过情感分析帮助企业更好地了解消费者对其企业或产品的情感态度。
情感主体识别是情感分析的一个重要支撑任务，它着重于分析文本中情感表达的主体，也就是探究文本中情感所针对的是哪一方面或者哪一个实体。例如，在电商评论中，情感主体可能是产品本身、售后服务、物流等方面。因此情感主体识别不仅可以帮助进一步分析情感信息，还可以对相关实体进行洞察，有助于做出更加精准的商业决策。
虽然近年来出现了大量基于神经网络的情感分类和情感主体识别算法，但是这些算法没有考虑文本中不同情感的演化过程，因此在处理连续文本时效果不佳，无法真正反映数据中的情感变化。因此，基于情感时序距离的文本情感分类和情感主体识别方法具有非常必要的研究价值。
二、研究目的和内容
本研究旨在提出一种基于情感时序距离的文本情感分类和情感主体识别方法。该方法将采用时序距离的思想，将文本序列中的连续情感状态转换为时序距离值，再将时序距离值作为输入，通过神经网络模型进行情感分类和情感主体识别。具体研究内容包括：
1.设计基于时序距离的情感特征提取模块，将连续的情感状态转化为时序距离值作为输入特征。
2.构建深度神经网络模型，通过时序距离值进行情感分类和情感主体识别。本研究将采用Bi-LSTM（双向长短时记忆网络）作为模型的主体结构，并结合一些常见的神经网络技术，如注意力机制等。
3.为验证本方法的有效性和优越性，本研究将在一些公开的情感分类和情感主体识别数据集上进行实验，例如SemEval-2014Task4、MPQA等。
三、研究意义和创新点
本研究的意义和创新点主要在于：
1.引入情感时序距离的概念，为连续的情感文本提供更为精细和具体的特征表示。相比现有方法，在情感分类和情感主体识别任务中可以更好地区分不同的情感状态和情感主体。
2.基于Bi-LSTM的神经网络模型，在情感分类和情感主体识别任务中表现优异，具有更好的普适性和泛化能力。
3.通过实验验证，本研究所提出的基于情感时序距离的文本情感分类和情感主体识别方法相比目前流行的方法，能够获得更好的实验效果和表现，可以更好地应用于各种实际场景中，具有很好的推广价值。
四、研究方法和思路
本研究将采用以下方法和思路：
1.首先对情感时序距离的概念及计算方法进行详细的研究和探讨。
2.设计情感时序距离的特征提取模块，并与深度神经网络模型结合，构建情感分类和情感主体识别模型。
3.在公开的情感分类和情感主体识别数据集上进行实验，使用人工标注的数据集进行训练和测试，并比较本方法与其他方法的性能。
4.进一步分析实验结果，挖掘算法的优劣之处，以期得到更好的实验效果。
五、预期成果
预期的成果包括：
1.基于情感时序距离的文本情感分类和情感主体识别方法的提出。
2.基于Bi-LSTM的神经网络模型架构，带有情感时序距离的情感分类和情感主体识别算法的开发。
3.在公开数据集上进行的实验结果，用于说明本算法的有效性和优越性。
六、研究时限和预算
研究计划的时限为6个月，并需要资金支持，预算为10万元，主要用于实验数据的采集和处理、服务器租赁、论文撰写和出版等方面。