基于深度学习的影评情感倾向分析研究

　　时间：5月28日(周三)

　　地点：教13(301)

　　参与人员：21计科本3班;21计科本6班

　　专家简介：

　　贺爱香，副教授，博士研究生在读，硕士毕业于安徽大学。发表一类论文5篇，主持省级教研项目4项，省级科研项目1项。

　　内容概要：

　　1. 研究背景与动机

　　情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然语言处理、文本分析和计算机语言学的方法来识别、提取和研究文本中的主观信息。在影评领域，情感分析可以帮助观众快速了解电影的口碑，同时为制片方提供市场反馈。传统的机器学习方法受限于特征工程和模型泛化能力，而深度学习模型能够自动学习高级抽象特征，提高情感分类的准确性。

　　2 文献综述

　　本部分将回顾相关的深度学习模型和技术，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)及Transformer等，以及它们在情感分析中的应用。同时，将探讨现有的影评数据集和评价标准。

　　3. 方法论

　　本研究采用的方法论包括数据预处理、模型构建、训练策略和评估指标。数据预处理涉及文本清洗、分词、向量化等步骤。模型构建将基于当前最优的深度学习架构，调整以适应影评数据的特点。训练策略包括模型参数初始化、优化算法选择、正则化技巧等。评估指标则包括准确率、召回率、F1分数等。

　　4. 实验设计与结果分析

　　实验部分将详细描述实验设置，包括数据集的选择、模型的配置、训练的细节等。结果分析将对比不同模型的性能，并通过混淆矩阵、ROC曲线等工具深入分析模型的表现。此外，还将探讨错误分析，以识别模型在何种类型的评论上表现不佳。

　　5. 讨论

　　在此部分，将讨论模型的优势和局限性，以及可能的改进方向。讨论也将涉及模型在实际应用场景中的潜力和挑战，如实时影评分析、多语言支持等。

　　6. 结论与未来工作

　　最后，本报告将总结研究成果，并提出未来研究的方向，包括模型的可解释性提升、跨域适应性研究、以及结合其他类型数据的多模态情感分析等。期望为电影评论的情感倾向分析提供一个深度学习的解决方案，并为相关领域的研究者和实践者提供参考和启示。