時間：5月28日(周三)

　　地點(diǎn)：教13(301)

　　參與人員：21計科本3班;21計科本6班

　　專家簡介：

　　賀愛香，副教授，博士研究生在讀，碩士畢業(yè)于安徽大學(xué)。發(fā)表一類論文5篇，主持省級教研項目4項，省級科研項目1項。

　　內(nèi)容概要：

　　1. 研究背景與動機(jī)

　　情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然語言處理、文本分析和計算機(jī)語言學(xué)的方法來識別、提取和研究文本中的主觀信息。在影評領(lǐng)域，情感分析可以幫助觀眾快速了解電影的口碑，同時為制片方提供市場反饋。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法受限于特征工程和模型泛化能力，而深度學(xué)習(xí)模型能夠自動學(xué)習(xí)高級抽象特征，提高情感分類的準(zhǔn)確性。

　　2 文獻(xiàn)綜述

　　本部分將回顧相關(guān)的深度學(xué)習(xí)模型和技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)及Transformer等，以及它們在情感分析中的應(yīng)用。同時，將探討現(xiàn)有的影評數(shù)據(jù)集和評價標(biāo)準(zhǔn)。

　　3. 方法論

　　本研究采用的方法論包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、訓(xùn)練策略和評估指標(biāo)。數(shù)據(jù)預(yù)處理涉及文本清洗、分詞、向量化等步驟。模型構(gòu)建將基于當(dāng)前最優(yōu)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，調(diào)整以適應(yīng)影評數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。訓(xùn)練策略包括模型參數(shù)初始化、優(yōu)化算法選擇、正則化技巧等。評估指標(biāo)則包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。

　　4. 實驗設(shè)計與結(jié)果分析

　　實驗部分將詳細(xì)描述實驗設(shè)置，包括數(shù)據(jù)集的選擇、模型的配置、訓(xùn)練的細(xì)節(jié)等。結(jié)果分析將對比不同模型的性能，并通過混淆矩陣、ROC曲線等工具深入分析模型的表現(xiàn)。此外，還將探討錯誤分析，以識別模型在何種類型的評論上表現(xiàn)不佳。

　　5. 討論

　　在此部分，將討論模型的優(yōu)勢和局限性，以及可能的改進(jìn)方向。討論也將涉及模型在實際應(yīng)用場景中的潛力和挑戰(zhàn)，如實時影評分析、多語言支持等。

　　6. 結(jié)論與未來工作

　　最后，本報告將總結(jié)研究成果，并提出未來研究的方向，包括模型的可解釋性提升、跨域適應(yīng)性研究、以及結(jié)合其他類型數(shù)據(jù)的多模態(tài)情感分析等。期望為電影評論的情感傾向分析提供一個深度學(xué)習(xí)的解決方案，并為相關(guān)領(lǐng)域的研究者和實踐者提供參考和啟示。