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深度学习文本情感分析算法的并行化研究的开题报告
一、课题背景
文本情感分析是自然语言处理（NLP）领域中一个重要的应用方向，其目的是通过计算机技术自动识别和分析文本的情感倾向。随着社交媒体、微博、评论区等网络平台的兴起，人们在网络上产生的文本数量快速增加，使得情感分析算法的效率和速度迫切需要提升。神经网络模型中的深度学习算法在文本情感分析中具有极强的效果，因此并行化如何在深度学习中运用，是提升文本情感分析效率的关键。
二、研究目的
本研究目的主要有以下两个方面：
（1）探讨并行化的深度学习文本情感分析算法的原理和方法
通过对深度学习文本情感分析算法进行分析和实验，探究其并行化的原理和方法，在保证算法正确性和情感分析效果的基础上，提升算法处理文本的速度和效率。
（2）实现并行化的深度学习文本情感分析算法
通过实现并行化的深度学习文本情感分析算法，验证可行性，比较传统算法与并行化算法的差异和优劣。
三、研究内容和技术路线
（1）研究内容
1.文本情感分析算法基础知识的学习和研究
2.深度学习文本情感分析算法的原理和方法的学习和分析
3.并行化算法的原理和方法的学习和分析
4.基于GPU并行化的深度学习文本情感分析算法的实现和验证
（2）技术路线
1.学习和研究文本情感分析的基础知识和研究现状
2.学习和分析深度学习算法和文本情感分析算法，并将文本情感分析算法通过深度学习算法进行实现
3.学习和分析GPU并行化算法，并将深度学习文本情感分析算法进行GPU并行化实现
4.进行实验，比较传统算法与并行化算法的差异和优劣
四、预期成果和意义
（1）预期成果
1.实现基于GPU并行化的深度学习文本情感分析算法，并在此基础上进行性能测试
2.比较传统算法与并行化算法的差异和优劣，验证并行化深度学习文本情感分析算法的有效性和可行性
（2）意义
1.本研究对深度学习在文本情感分析中的并行化技术进行了探讨和实践，对深度学习文本情感分析算法的优化具有理论与应用价值
2.并行化技术的运用，可以提升文本情感分析的效率和速度，应用于大规模文本分析和社会舆情分析
五、研究计划与进度安排
（1）研究计划
1.前期准备工作（2021年12月~2022年1月）
（包括研究文本情感分析的基础知识和研究现状、深度学习算法和文本情感分析算法的学习和分析、GPU并行化算法的学习和分析）
2.深度学习文本情感分析算法实现（2022年2月~2022年4月）
（包括深度学习文本情感分析算法的实现、性能测试、优化）
3.GPU并行化实现（2022年5月~2022年7月）
（包括GPU并行化算法的实现、性能测试、优化）
4.实验与评估（2022年8月~2022年10月）
（包括传统算法与并行化算法的比较、性能评估和分析）
5.论文撰写及答辩（2022年11月~2022年12月）
（2）进度安排
|时间|计划任务|
|----|----|
|2021年12月~2022年1月|学习和研究文本情感分析的基础知识和研究现状、深度学习算法和文本情感分析算法的学习和分析、GPU并行化算法的学习和分析|
|2022年2月~2022年4月|实现深度学习文本情感分析算法|
|2022年5月~2022年7月|实现GPU并行化深度学习文本情感分析算法|
|2022年8月~2022年10月|调试实验，比较算法优劣|
|2022年11月~2022年12月|论文撰写以及答辩准备|
六、参考文献
1.Zheng,Z.,Long,C.,Li,L.,&Ren,Y.(2018,October).AParallelMethodforDeepLearningBasedSentimentClassificationofLarge-ScaleNews.In2018IEEE17thInternationalConferenceonCognitiveInformatics&CognitiveComputing(ICCI*CC)(pp.56-62).IEEE.
2.Wan,S.,Yi,Y.,&Lu,Y.(2019).AComparativeStudyofParallelComputingTechniquesinDeepLearningBasedSentimentAnalysis.In2019IEEE19thInternationalConferenceonCommunicationTechnology(ICCT)(pp.1100-1104).IEEE.
3.Liu,J.,Wu,Z.,&Lu,Y.(2021).SpeechEmotionRecognitionBasedonParallelComputingofDeepLearning.InProceedingsofthe44thInternationalACMSIGIRConfere