1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网的快速发展，网络平台成为了客户表达情感的重要渠道，海量的客户评论数据蕴藏着宝贵的商业价值。
客户情感分析旨在识别文本中蕴含的情感倾向，帮助企业了解客户需求、优化产品服务，是自然语言处理领域的研究热点。
传统的客户情感分析通常将其视为单标签分类问题，即假设每条评论只表达一种情感。
2. 本选题国内外研究状况综述
客户情感分析作为自然语言处理领域的研究热点，近年来受到国内外学者广泛关注。
传统的情感分析方法主要集中在情感分类，即识别文本表达的整体情感倾向。
随着研究的深入，多标记学习逐渐被引入情感分析领域，以解决文本中存在多种情感共存的问题。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括：
1.多标记情感分析问题形式化:将客户情感分析问题定义为多标记分类问题，并构建相应的数据集，为模型训练和评估提供基础。
2.特征工程:研究适用于客户情感分析的特征提取方法，包括文本特征提取、情感词典构建、情感特征表示等，以提升模型的准确性和鲁棒性。
3.多标记学习模型选择:探索适用于客户情感分析的多标记学习算法，比较不同算法的性能表现，并选择最优算法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究与定性分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献综述:深入调研国内外多标记学习和客户情感分析领域的最新研究成果，梳理研究现状、分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据集构建:收集并整理客户评论数据，构建多标记情感分析数据集，并进行数据清洗、预处理等工作，为模型训练和评估提供数据基础。
3.特征工程:研究适用于客户情感分析的特征提取方法，包括文本特征提取、情感词典构建、情感特征表示等，以提升模型的准确性和鲁棒性。
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.问题视角的创新:将多标记学习引入客户情感分析，突破传统情感分析的单标签分类框架，更准确地识别客户评论中蕴含的多样化情感，为企业提供更细粒度的情感洞察。
2.方法的创新:研究面向客户情感分析的特征工程方法，结合文本特征提取、情感词典构建、情感特征表示等方法，提升模型的准确性和鲁棒性。
3.应用的创新:将研究成果应用于实际场景，例如电商平台的客户服务、社交媒体舆情分析等，为企业决策提供数据支持，有助于提升客户满意度和社会效益。
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. 李明, 杨丽. 基于深度学习的客户情感分析研究[J]. 计算机应用, 2020, 40(2): 398-403.
2. 张强, 王芳. 基于多标记学习的情感分类方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(10): 167-172.
3. 刘洋, 陈伟. 基于多标记学习的文本情感分析研究[J]. 软件学报, 2018, 29(6): 1791-1806.
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