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基于优化BP神经网络的微博舆情预测模型研究的任务书
一、任务目的
本次任务旨在设计并研究一种基于优化BP神经网络的微博舆情预测模型，以预测与分析微博用户在某一事件或主题上的态度和情感，并针对不同的任务场景和数据量进行优化，提高预测准确率和分析效率。
二、任务内容
1.综述微博舆情分析的相关研究现状和方法，对国内外微博情感分析技术的发展动态进行系统分析和归纳。
2.设计和实现一种基于BP神经网络的微博情感预测模型，构建微博文本属性特征向量，并对数据进行预处理、数据清洗和标注。
3.针对训练过程中存在的过拟合和欠拟合问题，采用权重衰减和dropout技术进行训练优化，并进行模型参数调整和迭代测试，验证模型的有效性和预测准确率。
4.针对在线预测任务场景，进一步设计并实现基于深度学习的端到端微博舆情预测模型，优化预测速度和准确率，对模型进行测试和评估。
5.应用所设计的微博舆情预测模型，对某一热点事件或话题进行分析和预测，探索分析结果对企业、政府和公众决策等的影响和作用，提出对应的应对策略和建议。
三、预期成果
1.设计并实现一种基于BP神经网络的微博舆情预测模型，对数据进行预处理、数据清洗和标注，收集和整理关于微博文本属性特征向量的相关数据和文献，建立详细的模型设计文档，并提供相关源码和结果数据。
2.在模型训练和优化过程中，使用权重衰减和dropout技术等方法对模型进行调整和优化，提高预测准确率和分析效率。在实验验证过程中，提供详细的实验记录和结果数据，并进行分析和总结。
3.设计并实现基于深度学习的端到端微博舆情预测模型，优化预测速度和准确率，并进行测试和评估。提供完整的模型设计文档、源码和数据记录。
4.对于某一热点事件或话题进行微博舆情预测和分析，并提供详细的分析报告，探索舆情分析的应用场景和作用，提出对应的应对策略和建议。
四、任务时间表
任务起止时间：2021年5月1日至2022年1月1日。
月份|任务内容
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5-6月份|阅读文献，确定微博舆情预测模型的设计思路和具体实现方法，收集和整理数据和文献。
7-8月份|设计和实现基于BP神经网络的微博情感预测模型，完成模型训练和优化，提供实验记录和结果数据。
9-10月份|设计并实现基于深度学习的端到端微博舆情预测模型，进行实验测试和参数优化，并提供详细的模型设计文档和源码。
11-12月份|应用所设计的微博舆情预测模型，对某一热点事件或话题进行分析和预测，并撰写相关报告，提出对应的应对策略和建议。
1月份|总结和归纳任务完成情况，并提供最终的研究成果报告和相关数据记录。
五、参考文献
1.张慧萍，刘宏杰.微博情感分析技术研究综述[J].中文信息学报,2018,32(3):1-11.
2.YaqunWang,XiaojieWang,andKeleiCao.ASemi-supervisedMulti-aspectSentimentAnalysisFrameworkforOnlineReviews[J].InformationSciences,2019,509:179-190.
3.Tan,S.,Cheng,X.,Yang,Y.,Huang,Q.,&Liu,S.(2017).Weaklysuperviseddeeplearningforsocialmediasentimentanalysis[J].Knowledge-BasedSystems,2017,141:43-49.
4.Zhang,R.,Wan,X.,&Yang,Q.(2018).End-to-endaspect-basedsentimentanalysiswithgraphattentionnetworks[C].Proceedingsofthe56thAnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics(Volume1:LongPapers),2018:34-43.