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基于情感关键句的新闻文本情感分类研究的任务书
任务书
任务名称：基于情感关键句的新闻文本情感分类研究
任务目标：利用情感关键句的方法对新闻文本进行情感分类，并在实验中验证其有效性和准确性。
任务背景：随着社交媒体和互联网的迅速发展，有越来越多的信息需要被分析和处理。其中，情感分析是一项重要的任务，它旨在确定文本中描述的情绪是积极的、消极的还是中性的，这种技术在商业、政治和社交媒体等领域都有广泛的应用。
在自然语言处理领域，情感分析通常包括两种方法：基于文本的方法和基于知识的方法。基于文本的方法是指将文本的词语按照其情感极性进行划分，然后通过对积极、消极和中性词语的统计分析来预测文本的情感倾向；而基于知识的方法则是利用情感词典或语义网络等语言资源来分析文本的情感。
但是这些方法在应对新闻文本的情感分类时存在着一些缺点。首先，新闻文本的语言复杂度和句法结构相对比较高，这使得情感词语的划分可能出现一些偏差。其次，新闻文本的语义往往比较复杂，需要考虑语境的影响。因此，为了更好地利用新闻文本的情感信息，需要使用更加精细的方法进行情感分类。
任务描述：本任务旨在完成基于情感关键句的新闻文本情感分类研究。主要任务包括以下内容：
1.针对新闻文本情感分析的问题，研究并实现一种基于情感关键句的情感分类方法；
2.收集一定数量的新闻文本数据集并进行预处理和标注；
3.进行实验验证，评估所提出的情感分类方法的准确性和效率。
任务计划：本任务计划分为三个阶段：
1.研究阶段（2个月）
a)阅读相关文献，了解已有研究成果；
b)分析新闻文本情感分析问题，设计基于情感关键句的情感分类方法；
c)实现所设计的情感分类方法并进行初始实验。
2.数据处理与标注阶段（2个月）
a)收集一定数量的新闻文本数据集并进行预处理，例如去除停用词、分词、句法分析等；
b)对数据集进行情感分类标注，建立情感分析数据集。
3.实验评估阶段（2个月）
a)使用所建立的数据集进行实验评估，评估所提出的情感分类方法的准确性和效率；
b)对结果进行分析和讨论，探讨进一步优化方法的可能性；
c)撰写实验报告并进行总结。
任务要求：
1.必须对新闻文本情感分析相关的研究领域进行广泛的调查和了解，并阅读相关的国际会议论文、期刊论文、教科书等文献资料；
2.需要有较强的编程能力，熟练掌握自然语言处理相关的代码、工具和技术；
3.需要有一定的文本分类算法实现和数据处理经验；
4.需要具有较强的沟通能力和团队协作精神。
任务成果：
1.研究报告，包括理论框架、方法设计、实验分析、结果与结论等；
2.数据集和代码；
3.实验报告，包括实验评估、结果分析和讨论。
备注：本任务的预期完成时间为6个月，研究费用为****元。