基于情感词词典的中文句子情感倾向分析的开题报告.docx

基于情感词词典的中文句子情感倾向分析的开题报告
摘要：
本文基于情感词词典，针对中文文本输入进行情感倾向分析。首先对情感词词典进行分析，以确定每个情感词的情感极性。接着，使用模型处理输入的句子，利用情感词词典对句子中的词语进行情感分析，最后将分析结果转化为整体情感倾向并输出。本文采用精准率、召回率和F1值等评估指标对模型进行评估，实验结果表明该模型具有较高的准确性和可靠性。
关键词：
情感词词典、中文情感识别、情感倾向分析、机器学习
1.研究背景
近年来，随着社交媒体和互联网的普及，人们在网络上的交流变得越来越频繁，许多人在社交媒体上分享自己的生活，发布自己的观点和感受。这些数据都带有很强的情感色彩。在这个背景下，情感分析成为了热门的研究领域。
情感分析是指自然语言处理中对文本中表达的情感进行分析和识别的过程。它可以对产品评论、新闻报道、社交媒体等大量文本进行情感分析，从而为企业、政府机构和个人等提供决策支持。
在情感分析中，情感词是很重要的词汇。情感词指那些可以表达情感的词汇，如“喜欢、讨厌、高兴、伤心”等。情感分析根据文本中的情感词来分析情感极性，即表达情感词的文本是正面情感还是负面情感。因此，情感词词典对情感分析非常重要。
2.研究目的
本文旨在研究基于情感词词典的中文句子情感倾向分析方法，从而实现对中文文本的情感倾向分析。具体目的有：
（1）基于情感词词典，对每个情感词进行情感极性的确定；
（2）建立情感倾向分析模型，并对模型进行优化；
（3）评估模型的性能和可靠性，以验证该方法的有效性。
3.研究方法
（1）情感词词典的构建
情感词词典是进行情感分析的基础，因此本研究将从网络上收集中文情感词，建立起一个情感词词典。对于每个情感词，需要确定它的情感极性，即这个词是正面情感还是负面情感。我们将根据一些已知情感极性的数据集来进行情感词的极性判断。
（2）情感倾向分析模型的建立
本研究采用机器学习算法，基于情感词典构建情感倾向分析模型。首先将输入的中文文本预处理，对文本进行分词和去停用词等操作。然后，利用情感词词典对句子中的词汇进行情感极性分析，并计算句子中的情感强度。最后，将所有词语的情感分析结果转化为整体情感分数，判断句子的情感倾向。
（3）模型的评估
我们将采用精准率、召回率和F1值等指标对模型进行评估。我们将收集一些已知情感倾向的中文文本作为测试数据集，对模型的性能进行测试和优化。
4.研究意义
本研究将对基于情感词词典的中文句子情感倾向分析方法进行深入研究和探索。研究成果将具有以下意义：
（1）实现对中文文本数据的情感倾向分析，为决策和预测提供数据支持；
（2）建立情感词词典，丰富中文情感词库库，为情感分析提供更好的基础数据支持；
（3）优化情感倾向分析模型，提高情感识别的准确率和可靠性；
（4）为企业、政府机构和个人等提供精准、快速的情感分析服务。
5.研究进度
目前，我们已经开始构建情感词词典，获得了一定的词汇量。同时，对已有的中文情感极性数据集进行了分析和评估。接下来，我们将开始构建情感倾向分析模型，并收集和整理测试数据集，对模型进行评估和优化。预计于2022年完成这项研究。