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毕业设计（论文）

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基于弹幕文本的情感极性分析与用户分类应用

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基于弹幕文本的情感极性分析与用户分类应用

摘要：随着互联网的快速发展，弹幕视频作为一种新兴的互动形式，已成为网络文化的重要组成部分。本文针对弹幕文本的情感极性分析问题，提出了一种基于深度学习的用户分类应用。首先，通过构建情感词典和情感模型，对弹幕文本进行情感极性分析。其次，利用用户在弹幕视频中的行为数据，如点赞、评论等，对用户进行分类。最后，通过实验验证了所提方法的有效性和实用性。本文的研究成果对于提升弹幕视频的用户体验、优化推荐算法具有重要意义。

随着互联网技术的飞速发展，网络文化逐渐成为人们生活的重要组成部分。弹幕视频作为一种新兴的互动形式，凭借其独特的优势，迅速在互联网上流行起来。弹幕视频具有以下特点：1）互动性强，用户可以在观看视频的同时发表评论，与其他观众互动；2）信息量大，弹幕评论可以传递丰富的情感和观点；3）娱乐性强，弹幕评论往往具有幽默、调侃等元素。然而，弹幕视频中的评论内容质量参差不齐，其中不乏负面评论和恶意攻击。为了提升弹幕视频的用户体验，优化推荐算法，本文针对弹幕文本的情感极性分析问题进行研究。

一、1.弹幕视频及情感极性分析概述

1.1弹幕视频的背景及特点

(1)弹幕视频作为一种新兴的互联网互动形式，起源于日本，后来在我国迅速发展壮大。它允许用户在观看视频的同时，在屏幕上实时发送文字评论，这些评论以弹幕的形式飘过视频画面，为观众提供了全新的观看体验。与传统视频观看方式相比，弹幕视频具有以下显著特点：首先，它打破了传统视频观看的被动性，使观众从单纯的观众转变为互动参与者，极大地提升了用户的参与感和沉浸感；其次，弹幕评论的实时性使得观众可以即时表达自己的观点和情感，增强了观众之间的互动交流；最后，弹幕评论的多样性和幽默性为视频内容增添了趣味性，使得观看过程更加轻松愉快。

(2)弹幕视频的兴起与互联网技术的发展密切相关。随着移动设备的普及和4G、5G网络的推广，用户可以随时随地通过手机、平板电脑等设备观看视频，并发表自己的评论。这种便捷的观看方式使得弹幕视频迅速成为网络文化的重要组成部分。此外，弹幕视频还与社交媒体、直播平台等紧密相连，用户可以在多个平台上分享自己的弹幕评论，进一步扩大了弹幕视频的影响力。在内容方面，弹幕视频涵盖了电影、电视剧、综艺、游戏等多个领域，满足了不同用户的需求。

(3)弹幕视频的特点不仅体现在技术层面，还体现在文化层面。在弹幕视频的评论区，用户可以自由表达自己的观点和情感，这种自由度使得弹幕视频成为了一个开放的平台。在这里，观众可以分享自己的生活经历、兴趣爱好，甚至进行社会议题的讨论。同时，弹幕视频评论区也成为了网络流行语的诞生地，许多网络热词和梗都源于弹幕视频。此外，弹幕视频还促进了网络社区的形成，观众在评论区形成了自己的社交圈子，这种社交属性使得弹幕视频具有了更强的粘性。总的来说，弹幕视频以其独特的互动性和文化价值，在互联网时代占据了一席之地。

1.2情感极性分析的研究现状

(1)情感极性分析作为自然语言处理领域的一个重要分支，近年来受到了广泛关注。目前，该领域的研究主要集中在文本数据的情感倾向性识别上，旨在判断文本表达的情感是正面、负面还是中性。随着深度学习技术的不断发展，情感极性分析的研究方法也经历了从传统统计方法到深度学习方法的转变。传统方法主要依赖于词袋模型、支持向量机等，而深度学习方法则包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。这些方法的广泛应用使得情感极性分析在准确率和鲁棒性方面取得了显著进展。

(2)在情感极性分析的研究中，数据集的构建和标注是关键环节。目前，研究者们已经构建了多个大规模的情感数据集，如IMDb、SentiWordNet、情感极性标注数据集等。这些数据集为情感极性分析的研究提供了丰富的训练资源。同时，标注方法也经历了从人工标注到半自动标注再到自动标注的转变。半自动标注方法结合了人工标注和机器学习技术，提高了标注效率和准确性。自动标注方法则依赖于深度学习技术，通过预训练模型自动识别文本的情感倾向性。

(3)除了数据集和标注方法，情感极性分析的研究还涉及多个技术层面。例如，特征提取技术是情感极性分析的核心，研究者们提出了多种特征提取方法，如词频统计、TF-IDF、词嵌入等。此外，针对不同应用场景，研究者们还设计了多种模型，如基于规则的方法、基于统计的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。这些方法的不断优化和改进，使得情感极性分析在各个领域的应用越来越广泛，如舆情分析、推荐系统、