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基于意象词特征的诗歌情感分类方法研究的开题报告
一、选题背景及研究意义
诗歌作为文学艺术的一种形式，其独特的韵律和语言表达具有较强的情感表达能力。近年来，随着自然语言处理技术的不断发展，诗歌情感分析逐渐成为研究热点。情感分析旨在预测文本的情感倾向，是自然语言处理和文本挖掘中的一项重要任务。通过对诗歌文本中的情感进行深度分析，可以更好地理解诗人的情感体验和思想感悟，从而进一步推动文学研究和心理学研究的进展。
传统的情感分析方法主要基于词频统计和机器学习等技术实现，但是在处理诗歌情感时存在一些挑战。诗歌的语言特点、修辞手法和韵律模式等独特的艺术形式，使得传统的机器学习模型无法准确地识别和理解诗歌中的情感信息。因此，开发一种基于意象词特征的诗歌情感分类方法具有重要的研究意义。意象词是指在文本中具有特定意象和情感倾向的词语，如“春色”、“清风”等。意象词特征能够有效地捕捉文本中的情感信息，尤其适用于诗歌这种充满感性艺术表达的文体。
二、研究内容
本研究旨在开发一种基于意象词特征的诗歌情感分类方法，具体研究内容包括以下几方面：
1.建立诗歌情感分类语料库。通过筛选和整理具有较高代表性的现当代诗歌作品，建立诗歌情感分类语料库。对不同情感类别的诗歌进行标注和分类，为后续的情感分析提供充分的数据支撑。
2.提取意象词特征。通过自然语言处理技术，对诗歌文本进行分词和词性标注。然后基于语料库中已标注的情感类别，采用TF-IDF等方法提取具有情感倾向的意象词特征。同时，针对修辞手法和韵律模式等诗歌独特的语言特点，特别设计相应的特征表示方法。
3.构建情感分类模型。在意象词特征的基础上，采用机器学习方法构建诗歌情感分类模型。常用的机器学习算法包括SVM、朴素贝叶斯、决策树等。在实验中比较不同算法的性能表现，为最终模型选择提供参考。
4.实验分析和结论总结。采用交叉验证等方法对所构建的情感分类模型进行评估和优化，比较不同特征表示方法和机器学习算法的性能表现。最后总结研究结论，提出下一步研究工作的展望。
三、研究方法和技术路线
本研究采用自然语言处理和机器学习等技术，通过以下步骤完成情感分类模型的构建和实验分析：
1.数据采集和预处理。从现当代优秀诗歌作品中选取具有代表性的诗歌作为分类语料，进行数据清洗和预处理，建立标注和分类的数据集。
2.意象词提取和情感特征表示。对已处理的文本进行分词、词性标注、句法分析和实体识别等预处理技术，然后根据已标注情感类别的数据集，通过TF-IDF等特征提取算法，提取具有情感倾向的意象词特征，并设计相应的特征表示方法。
3.模型训练和评估。基于所提取的情感特征，采用SVM、朴素贝叶斯、决策树等机器学习算法，构建情感分类模型。通过交叉验证等方法对模型进行评估和优化，选择最优模型参数和算法。
4.实验分析和结论总结。通过实验数据分析和结论总结，评估所构建的情感分类模型在准确率、召回率等方面的性能表现，总结研究结论，为后续研究提供参考。
四、研究预期成果
1.建立诗歌情感分类语料库。通过对现当代优秀诗歌作品进行筛选和整理，建立诗歌情感分类语料库，为诗歌情感分析提供数据支撑。
2.提出基于意象词特征的诗歌情感分类方法。采用自然语言处理和机器学习等技术，提取具有情感倾向的意象词特征，构建诗歌情感分类模型。
3.实验数据分析和结论总结。通过对实验数据的分析和结论总结，比较不同特征表示方法和机器学习算法的性能表现，总结研究结论。
5.参考文献
1.徐景元.诗歌的文化语言学研究.北京大学出版社,2016.
2.刘丽丽,高咏春.基于SVM的中英文情感分析研究.计算机应用,2017,37(1):62-66.
3.李心雨,张颖.基于情感词典和词性标注的诗歌情感分类研究.中文信息学报,2018,32(2):1-7.
4.朱金龙,李健,徐立功.基于词共现的诗歌情感分析方法研究.计算机工程与应用,2019,55(9):57-62.
5.魏婧雯,陈慧.基于情感词典和句法分析的诗歌情感分类研究.计算机应用,2020,40(6):1566-1572.