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中文短文本情感倾向性分析研究的中期报告
一、研究背景
随着社交网络、微博、微信等互联网应用的日益普及，人们在日常生活中产生了大量的文本数据。这些文本数据中所蕴含的情感信息对于人们的决策、行为、态度等方面具有重要影响。因此，情感倾向性分析成为了近年来自然语言处理领域研究的热点之一。
在各类应用场景中，情感倾向性分析技术都有着重要的应用价值。例如在电子商务领域中，可以利用情感倾向性分析技术来分析用户对某个产品的评价，从而改善产品的质量和服务；在网络舆情分析领域中，可以通过情感倾向性分析技术对用户的态度和情感进行比较、分析、预测，帮助政府和企业更好地处理突发事件和舆情管理。
二、研究内容
本文的研究内容是针对中文短文本情感倾向性分析问题的研究。
1.数据收集
在研究中，我们采用了豆瓣网上的电影评论数据集作为实验数据，共包含40,000条中文电影评论。为了保证数据集的准确性和可靠性，我们对数据集进行了筛选和清洗，去掉了无意义的评论和重复的评论等。
2.情感分析方法
本研究采用了基于深度学习的情感分析方法。具体地，我们使用了LSTM网络和卷积神经网络进行情感分析。通过建立神经网络模型对数据进行训练，我们可以得到一个情感倾向性分类器，可以用来分析新的文本数据的情感倾向性。
3.实验过程
我们在数据集上进行了实验，取得了较好的情感分类效果。具体地，我们的分类器在数据集上的准确率达到了85%以上。此外，我们还进行了与传统机器学习方法（如朴素贝叶斯等）的比较，结果表明，深度学习方法更适用于中文短文本情感倾向性分析问题。
三、未来工作
本研究是中期报告，我们将继续进行以下工作：
1.探索更多的深度学习模型，提高情感分类效果；
2.建立多语言情感分类器，满足多语言场景的需求；
3.研究情感分类器的可解释性，分析分类器的决策过程和判断依据；
4.将情感分类技术应用到实际的场景中，探索更多的应用案例。