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面向中文旅游评论的情感倾向分析方法研究与系统实现的中期报告
一、研究背景
随着旅游行业的发展，越来越多的人选择通过网络搜索、社交媒体等途径获取旅游信息以及旅游经验分享，其中旅游评论成为了不可或缺的一部分。通过阅读旅游评论，旅游者可以了解到其他人在旅游过程中遇到的问题、景点吸引力、酒店服务质量等等，因此对于旅游评论的情感倾向进行分析，能够为旅游者提供更加全面、客观的信息，帮助其做出更准确的选择。而针对中文旅游评论的情感倾向分析也成为了当前研究的热点之一。
二、研究目的
本次研究旨在：
1.探究面向中文旅游评论的情感倾向分析方法，包括情感分类、情感极性分析等；
2.研究情感词汇表的构建及调试方法；
3.设计一个中文旅游评论情感倾向分析系统，并进行实现与调试。
三、研究内容
1.情感分类
情感分类是对文本进行分类的过程，其中文本可以分为正面、负面、中性。情感分类可以采用传统的机器学习算法进行实现，也可以利用深度学习方法来进行改进。本次研究主要探究基于深度学习的情感分类方法，包括基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的分类方法。
2.情感极性分析
情感极性分析是指对文本情感极性进行分析，其中情感极性可以分为正向、负向和中性。情感极性分析可以采用情感词典进行实现，也可以采用基于深度学习的方法进行改进。本次研究主要探究基于情感词典的情感极性分析方法，并结合自然语言处理和文本挖掘技术来实现情感词汇表的构建与调试。
3.情感词汇表的构建与调试
情感词汇表是对情感词汇进行归类和打分的工具，其设计和调试的质量直接影响到基于情感词典的情感分析结果。本次研究将探究基于词典的情感分析方法，并利用语料库和数据挖掘技术来进行情感词汇表的构建和调试。
4.系统实现与调试
本次研究将设计一个中文旅游评论情感倾向分析系统，该系统将基于第二部分所述的情感分类和情感极性分析方法，并且结合第三部分的情感词汇表构建方法。通过对系统的实现和调试可以得出研究结论，进一步改进系统的性能。
四、研究计划
1.文献调研和数据收集：2021/10-2021/11
2.情感分类方法的研究：2021/11-2022/01
3.情感极性分析方法的研究：2022/01-2022/03
4.情感词汇表的构建与调试：2022/03-2022/05
5.系统实现与调试：2022/05-2022/07
6.撰写论文：2022/07-2022/09
五、研究意义
本研究可以为旅游评论的情感倾向分析提供新的思路和方法，在较大程度上提升了旅游评论分析的准确性和实用性。此外，基于深度学习的情感分类和情感极性分析方法也可以应用到其他领域，推动情感分析技术的发展。