1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网，特别是社交媒体的迅速发展，微博已成为人们表达观点、分享信息的重要平台。
海量的微博数据中蕴藏着丰富的用户情感倾向，对这些情感进行分析，有利于了解社会热点事件、舆情趋势、用户行为等，具有重要的理论和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，文本情感分析作为自然语言处理领域的一个重要研究方向，受到了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在微博情感分析方面取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕微博用户情感分析方法展开，主要内容包括：1.微博数据采集与预处理：研究微博数据的采集方法，并对采集到的数据进行预处理，例如：去除停用词、进行分词、构建词向量等。
2.情感特征提取：研究适用于微博文本的情感特征提取方法，例如：基于情感词典的情感特征、基于统计特征的情感特征、基于深度学习的情感特征等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合的研究方法，以实验研究为主，辅以文献分析、案例分析等方法。
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解微博用户情感分析的研究现状、主要方法和技术，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集与预处理阶段：利用网络爬虫等技术手段，从微博平台采集相关数据，并对数据进行清洗、去噪、分词、词性标注等预处理操作，为后续分析做好准备。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对微博文本的特点，构建面向微博语境的文本情感分析模型，提高情感分析的准确率。
2.探索和对比不同情感特征提取方法的效果，构建更加有效的情感特征表示，提升情感分类模型的性能。
3.对比分析不同情感分类模型在微博情感分析任务上的性能表现，为选择合适的模型提供依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李晓东,方芳,陈松灿.面向事件演化的微博情感分析研究综述[J].计算机科学,2020,47(06):1-10.
2.张婷,黄河燕,李培峰,等.融合多特征的微博情感分类方法[J].计算机应用,2019,39(06):1716-1721.
3.王勇,朱倩男,宋美娜,等.基于深度学习的微博用户情感分析研究综述[J].计算机工程与应用,2020,56(10):11-21.
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