基于情感分析的在线评论挖掘研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的快速发展和普及，在线评论已成为人们表达观点、分享经验的重要途径，也为企业了解用户需求、改进产品和服务提供了宝贵的数据资源。

然而，海量的在线评论数据也给信息提取和分析带来了巨大挑战，如何从这些非结构化文本中挖掘出有价值的信息成为当前研究的热点。

本选题旨在研究基于情感分析的在线评论挖掘方法，以期为企业和用户提供更有效的信息获取和决策支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

情感分析作为自然语言处理领域的一个重要研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在情感分析领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，在情感词典构建、情感分类模型、情感分析应用等方面取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.情感分析理论与技术研究：深入研究情感分析的基本理论、主要方法和最新进展，包括情感词典构建、文本情感分类、情感特征表示等内容。

2.在线评论挖掘方法研究：针对在线评论的特点，研究基于情感分析的在线评论挖掘方法，包括评论数据预处理、情感特征提取、情感分类模型构建、评论观点挖掘等内容。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析和定性分析相结合的研究方法，以数据驱动为导向，探索基于情感分析的在线评论挖掘方法。

1.数据收集与预处理：从电商平台、社交媒体等渠道收集海量在线评论数据，并对数据进行清洗、分词、去停用词等预处理操作，为后续分析做好准备。

2.情感词典构建与扩展：构建面向特定领域的在线评论情感词典，包括情感词、情感短语、网络流行语等，并利用词语相似度计算、情感词典扩展等方法扩充情感词典的规模和覆盖范围。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.构建面向特定领域的在线评论情感词典，提高情感分析的准确性和领域适应性。

2.提出结合文本特征和用户特征的情感分析模型，提升用户情感分析的精度。

3.开发面向在线评论的情感挖掘系统，实现对评论数据的情感分析、主题提取、观点摘要等功能，并探索其在实际场景中的应用价值。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.刘康,李芳,熊丽.在线评论的情感分析方法[j].计算机应用研究,2020,37(01):1-9.

2.李文鹏.基于机器学习的在线评论情感分析[d].太原:太原理工大学,2021.

3.彭丽,黄发良.融合情感词典和句法特征的中文情感分析[j].计算机应用,2017,37(04):1099-1104.