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面向问答文本的属性级情感分析方法研究的开题报告
开题报告
题目：面向问答文本的属性级情感分析方法研究
一、选题背景及研究意义
随着互联网的普及，人们对于产品或服务的评价不再仅限于传统的评测方式，更多地体现在互联网上的用户评价与评论中。搜集、分析这些用户评价与评论，以了解其对产品或服务的评价情况，已成为企业决策或学术研究的重要手段之一。而情感分析，作为一种自然语言处理技术，正是能够从文本内容中自动提取用户的情感色彩，为企业或学术研究提供了更加客观的参考。
然而，传统的情感分析技术往往只能得到文本整体情感极性，而对于对产品或服务的具体属性，其情感极性无法进行准确地描述。例如，在一篇用户评论中，用户可能对一款手机的摄像头性能、屏幕细致度、电池续航三个具体属性进行评价，而传统情感分析技术仅仅能提供该用户评论的整体情感极性，而不能对具体的属性进行评价。
基于此，本文将面向问答文本的属性级情感分析方法进行研究。具体来说，本文将针对问题回答场景下的用户问答文本进行分析，通过分类器技术，提取出用户对于问题所涉及的属性的情感极性，为企业或学术研究提供更加详尽和客观的参考。
二、研究内容及研究方法
本文研究主要分为以下两个部分：
1.问答文本的情感分类方法研究
针对问答场景下的用户文本，本文将采用深度学习模型和监督学习分类器进行建模，并在现有数据集上进行训练和测试。具体来说，本文将模型定位在比较模型中，采用卷积神经网络模型对问题提问和回答文本进行表示，理解问题与回答的相关程度，特别关注问答的领域知识，以及各属性之间的关系，根据各种情感词汇对文本进行分类处理。同时，本文也将采用基于规则的方法进行标注和数据处理。
2.基于情感分类的属性级情感分析方法研究
在完成问答文本情感分类后，本文将基于分类结果，进一步确定用户对于问题涉及的属性的情感极性。针对这一问题，本文将研究属性级情感分析的基本原理，通过建立属性词表方法，对分类结果进行比较，进一步细化情感极性的纬度，提高分析精度。
本文采用的研究方法包括数据采集、数据预处理、算法建模、实验验证等。其中数据采集和预处理是本文研究的基础，也是保证实验效果的关键步骤。在算法建模中，本文将研究深度学习模型和监督学习分类器的应用，以及基于规则的方法和情感词汇表的使用。实验验证将采用公共数据集和实际场景中的数据集进行分析验证，控制和对比实验的设计将保证模型的可靠性和对比性。
三、预期成果及应用价值
本文的预期成果包括：
1.针对问答文本的情感分类模型：完善的小规模语料数据，针对属性性问题回答进行情感分类，得到针对不同属性的情感极性，以及随机分析模型和比较模型的对比实验结果。
2.基于情感分类的属性级情感分析方法：通过问答文本情感分类结果，对用户对于问题涉及的属性的情感极性进行细化，提高分析精度。
3.研究表明本文所提出的问答文本属性级情感分析方法具有一定的准确性和实用性，能够为企业或学术研究提供更完善的用户评价数据和更客观的分析结果。
四、研究计划
本文的研究计划如下：
第一年：完成已有数据集的采集和整理工作，研究问答文本的情感分类方法，得到初步的问答文本情感分类模型。
第二年：基于情感分类，研究属性级情感分析的基本原理，建立属性词表方法，提高分析精度。
第三年：对于基于情感分类的属性级情感分析方法进行实验验证，优化加强实验数据分析，完成毕业论文。