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基于中文微博的热点事件情感倾向分析的任务书
任务书：基于中文微博的热点事件情感倾向分析
背景
随着互联网的发展，社交媒体成为人们获取和分享信息的重要平台之一。其中，微博作为国内最受欢迎的社交媒体之一，具有高度的实时性和影响力。在微博中，人们可以畅所欲言地发表自己的看法和观点，使得微博成为了舆情分析的重要数据源。
在热点事件发生的时候，人们往往会在微博上讨论该事件，并且发表自己的情感倾向。因此，对于事关国计民生的热点事件，对微博情感倾向的分析非常关键。通过分析微博用户的情感倾向，可以了解公众对该事件的认知和态度，为政府和媒体制定应对策略提供支持。
任务描述
本任务要求完成基于中文微博的热点事件情感倾向分析，实现对微博用户情感倾向的分类。
任务步骤：
1.数据预处理
本任务需使用开源数据集，其中包含一定量的微博文本数据和其情感标签。数据中的情感标签可分为积极、消极和中立三种。在实验开始之前，需要进行数据预处理，包括去除停用词、分词、词性标注等操作。同时，需要对数据进行划分，保证训练集和测试集的比例合理。
2.情感分析模型训练
在数据预处理完成之后，需要选择并训练情感分析模型。本任务建议使用深度学习模型，如基于卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN）的模型。通过训练，可以得到准确率较高的情感分析模型，为后续的情感倾向分析提供基础。
3.微博情感倾向分析
在情感分析模型训练完成之后，对微博进行情感倾向分析。本任务要求实现对微博情感倾向的分类，包括积极、消极和中立三种情感倾向。具体而言，需要将微博文本输入到情感分析模型中，得到该微博的情感标签，即积极、消极或中立。
4.结果可视化
最后，需要对结果进行可视化处理，将微博情感倾向的分类结果展示出来。本任务要求实现对特定热点事件的情感倾向分析，可以选择使用柱状图、折线图等可视化方式，以便更直观地展示分析结果。
任务要求
1.编写代码实现任务要求中的步骤。代码需使用Python编写，建议使用TensorFlow、PyTorch、Keras等深度学习框架。
2.基于开源数据集，完成实验并撰写实验报告。实验报告应包括任务背景、任务要求、实验方法和步骤、实验结果分析（包括对于不同热点事件情感倾向的分析）、实验总结等内容。
3.实验报告字数不少于2000字。
参考资料
1.《基于微博的情感分析系统设计》
2.《情感分析在舆情分析中的研究进展》
3.《基于深度学习的情感分析研究》