信息与计算科学专业开题报告范文模板：基于深度学习的文本情感分析技术研究

开题报告

**一、研究背景与意义**

随着网络信息的快速传播，人们在社交媒体、新闻资讯等平台上产生的文本数据日益庞大。而对这些大规模文本数据进行情感分析，即挖掘文本背后的情感倾向和情绪态度，对于理解用户情感需求、舆情监控和商业决策具有重要意义。

在信息与计算科学领域，深度学习技术因其在模式识别、自然语言处理等方面的突出表现，逐渐受到研究者的关注。因此，基于深度学习的文本情感分析技术研究具有重要的理论和应用意义。

**二、研究目的与内容**

本研究旨在探索基于深度学习的文本情感分析技术，具体研究内容包括但不限于：

1. 构建文本情感分析的深度学习模型，并优化模型性能；
2. 探究情感词典的应用及情感识别算法；
3. 研究文本情感分析在舆情监控、产品评论分析等领域的应用。

**三、研究方法与方案**

本研究将采用深度学习技术作为主要研究方法，包括但不限于循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制等。在数据集准备阶段，将从网络上收集包含情感标注的文本数据，并进行预处理和特征提取。接着，构建深度学习模型并进行实验验证，最终对模型进行评估分析。

**四、研究预期与意义**

通过本研究，预期可以提高文本情感分析的准确度和效率，拓展深度学习在情感分析领域的应用范围。同时，为舆情监控、产品评论分析以及情感智能服务等领域提供技术支持和理论参考。

**五、研究进度安排**

1. 2021年9月-2021年11月：文献综述，深度学习基础理论学习；
2. 2021年12月-2022年2月：数据集准备、文本预处理和特征提取；
3. 2022年3月-2022年5月：模型构建、实验验证和性能优化；
4. 2022年6月-2022年8月：论文撰写、成果总结和答辩准备。

以上是本研究开题报告的内容，我将按照此计划展开研究工作。