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基于情感的中文新闻分类与推荐研究的任务书
任务书
一、任务概述
随着互联网的发展，新闻信息的数量呈现急剧增长趋势，对于普通用户来说，获取并筛选出符合自己需求的新闻越来越困难。因此,新闻推荐系统在互联网时代发挥着越来越重要的作用。而如何通过情感分析技术，对新闻进行分类与推荐，则成为当前研究的焦点。本研究旨在基于情感的中文新闻分类与推荐的相关技术进行研究和探讨。
二、研究内容
1.情感分析技术的研究与实现
通过自然语言处理技术，对中文新闻进行情感分析，对情感词汇进行情感极性计算。给出一些经典情感分析算法的基本原理，如情感词典法、基于机器学习的情感分析算法、文本情感深度学习等。
2.中文新闻分类技术的实现
基于机器学习算法和深度学习算法，对中文新闻进行分类。先对新闻进行分词处理，特征表示可用词向量等，建立分类模型。同时，通过嵌入注意力机制，提高分类准确性。
3.新闻推荐算法的研究与实现
针对用户需求推荐具有情感基础的中文新闻。通过用户行为和兴趣爱好等信息进行分析，构建协同过滤推荐模型。并根据用户情感和新闻情感进行匹配度计算，提升推荐准确性。
三、研究目标与意义
本研究旨在建立一套基于情感的中文新闻分类与推荐技术，以解决用户在新闻获取和筛选过程中的困难。具体目标包括：
1.实现情感分析与中文新闻分类，并提高分类准确度。
2.设计一套针对用户需求，基于情感的中文新闻推荐算法。
3.验证所研发模型的准确性与效率。
通过本研究，对于用户，可以更加快速、准确、个性化地获取符合自己需求的新闻；对于新闻机构，可根据用户喜好及情感，推送更合适的新闻内容，提高新闻服务质量；对于社会，可有效提高新闻信息质量，提高新闻传播对于公众的正向影响。
四、研究方法
该研究采用实验和数据分析相结合的方法，具体研究方法包括：
1.收集数据集
搜集适量中文新闻数据，具有完整的情感信息，作为情感分析技术的训练数据；同时，获取适量的中文新闻作为分类和推荐算法的实验对象。
2.情感分析与新闻分类算法实现
基于所搜集的数据，建立情感分析和新闻分类算法模型，并使用训练数据进行模型训练。
3.新闻推荐算法设计与实现
根据用户需求及情感信息设计推荐算法，并结合分类模型进行实验验证。
4.实验和数据分析
通过建立的模型实验，对数据进行分析和结论，评估算法的准确度、效率，进行算法的优化。
五、拟提交成果
完成本研究，预期可以提交以下成果：
1.研究报告：详细介绍建立的情感分析、新闻分类与推荐算法以及实验结果，阐述本研究的意义和实际价值。
2.软件程序：具有推荐功能的中文新闻推荐系统。
3.学术论文：撰写一篇关于该研究的学术论文，并提交到相关学术期刊。
六、进度计划
本研究的实施时间计划如下：
第1个月：收集相关文献和数据集；
第2-3个月：建立情感分析和新闻分类模型，进行模型训练和优化；
第4-5个月：设计新闻推荐算法，与分类模型结合进行实验；
第6-7个月：进行实验验证，收集模型实验数据，对数据进行分析；
第8个月：完成研究报告撰写与整理，准备学术论文。
七、经费预算
本研究主要经费用于数据收集、软件开发等方面，经费预算如下：
1.数据采购费：5000元；
2.硬件及软件设备费：10000元；
3.实验所需人员工资：30000元；
4.学术出版费：8000元。
总计预算：53000元。
以上为本研究任务书，希望能够获得批准。