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基于循环神经网络的豆瓣短评情感分析文献综述

 2020-06-23 20:59:05  

文 献 综 述 一.选题依据 1.课题背景 自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等),它属于人工智能的一个分支,是计算机科学与语言学的交叉学科,又常被称为计算语言学。

由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志。

没有语言,人类的思维也就无从谈起,所以自然语言处理体现了人工智能的最高任务与境界,也就是说,只有当计算机具备了处理自然语言的能力时,机器才算实现了真正的智能。

而文本情感分析(也称为意见挖掘)是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息。

通常来说,情感分析的目的是为了找出说话者/作者在某些话题上或者针对一个文本两极的观点的态度。

这个态度或许是他或她的个人判断或是评估,也许是他当时的情感状态(就是说,作者在做出这个言论时的情绪状态),或是作者有意向的情感交流(就是作者想要读者所体验的情绪)。

2. 课题的目的和意义 情感分析是目前文本挖掘中比较主流的应用领域,情感分析涵盖的内容很多,诸如电商平台中评论信息分析、社交媒体平台中用户的评论导向等都属于情感分析的范畴。

情感分析能够发现用户评论数据中极性,对于分析用户的思维导向具有很好的指导价值。

文本情感分析的应用非常广泛,可以应用到许多行业,其中最重要的几个应用包括:实现情感机器人,自动提供抉择支持,网络舆情风险分析,信息预测等。

二.课题内容 完成语料的情感分析,包括以下部分: 1.爬取所需的豆瓣短评。

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