全文总字数：2224字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着网络的发展和应用，网络的信息越来越受到商家、政府的关注。对政府等部门，通过调查分析民众在网络上发布的言论信息，可以更好的了解民众意向，为制定法律政策和提高服务质量给与了重要的作用。商家则在网站进行市场调查和产品反馈，了解买家对商品的意见和建议，用来改进商品和服务质量。为了了解人们对某个商品的态度，通常需要借助于调查公司，利用问卷调查、投票系统和搜集大量评价等手段进行。仅靠人工进行操作显然是效率很低，这不仅会耗费大量人力和财力，而且还需要相当长的时间。传统人工方式已经无法满足现在的需求，所以要使用计算机来设计一款情感分类器，来进行文本情感分类。情感分类器不仅速度快，而且准确性也特别高。传统人工方式已经无法满足需求，所以要运用计算机来设计一款情感分类器，来进行文本的情感分类。情感分类器不仅运算速度快，而且准确性也相对较高。

情感分类可以应用到产品评价、产品推荐、信息过滤 、智能化搜索、客户关系管理、智能化搜索、产品推荐、舆论分析、用户兴趣发掘等诸多领域，应用广泛。

2. 研究的基本内容

本文以朴素贝叶斯来构建中文文本情感分类器为主线，来深入研究了文本情感分类中的全文词典构建、矩阵向量的表示方法、贝叶斯分类器的使用等文本情感分类的关键问题。

1、评论预料的选取，对情感语料进行分词等基础性研究。

2、词典的构建，将文本出现的词语整理构建成词典。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1、调研情感分类的发展概况及趋势。

2、熟悉掌握matlab和python软件的应用与编程方法。

3、掌握贝叶斯分类器的基本工作原理和结构特点。

4. 参考文献

1. 宋光鹏.文本的情感倾向分析研究:[硕士学位论文][d].北京:北京邮电大学,2008.

2. 史瑞芳.贝叶斯文本分类器的研究与改进[j].计算机工程与应用,2009,45(12):147-148.

3. 李静梅,孙丽华,张巧荣,等.一种文本处理中的朴素贝叶斯分类器[j].哈尔滨工程大学学报,2003,24(1):71-74.