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基于语义分析的文本情感分类研究的中期报告
一、研究背景
情感分析是文本挖掘中的重要方向之一，其目的是通过了解文本中隐含的情感信息，帮助人们更好地了解用户的需求、让企业更好地了解消费者情感倾向，以及让政府更好地了解公众的情感态度。目前，情感分析方法主要包括基于词典的方法、机器学习的方法和深度学习的方法。本研究旨在基于语义分析的方法，对文本情感进行分类。
二、研究内容
本次中期报告重点报告了以下工作进展：
1.数据预处理
首先，我们通过网上获取了约10万条不同领域的中文文本，并将其进行了清洗和批量处理。具体来说，我们去掉了文本中的特殊符号，去除了无用的信息，例如网址、邮箱等，然后对于文本中的一些常见词进行了分词。
2.特征提取
我们采用了基于词向量的方法来进行特征提取，具体来说，我们使用了预训练的中文词向量，并对每个文本进行了词向量表示。为了避免文本实际情感类型较少而造成数据不均衡的问题，我们对样本进行了降采样。
3.模型设计
针对情感分类任务，我们采用了一个多层感知机（MLP）模型。MLP模型是一种经典的神经网络模型，其结构简单，容易实现。我们采用了两层感知机结构，并将其连接成多层结构，同时加入了dropout层和BatchNormalization层，以提高模型的泛化能力。
4.实验设计
我们将我们处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，并采用了5折交叉验证方法。我们采用准确率、召回率和F1值等指标进行模型评估。
三、存在问题和未来工作
1.数据集样本不均衡，需要进一步处理和优化。
2.MLP模型在处理较复杂的文本情感分类任务时，效果有限，需要引入更加复杂的模型进行实验。
3.未来我们将基于本次中期报告中的工作进展，进一步优化和改进模型，提高模型的效率和表现，并进行更多实验验证。