計算機科學及技術畢業(yè)論文范文對于計算機科學及技術專業(yè)的畢業(yè)論文，范文可以根據(jù)不同題目和研究方向而有所不同，以下為一篇左右的范文供參考：題目：基于機器學習的文本情感分析研究摘要：本文旨在探討基于機器學習的文本情感分析方法。首先介紹了文本情感分析的研究背景和意義，然后對文本情感分析方法和機器學習算法進行了詳細的介紹和分析，并提出了一種基于支持向量機（SVM）的文本情感分類模型。在文本情感分類實驗中，我們使用了IMDB電影評論數(shù)據(jù)集進行測試，并與其他常用的機器學習算法進行對比分析。結(jié)果表明，基于SVM的文本情感分類模型具有較高的精度和穩(wěn)定性，具有很好的應用價值。關鍵詞：機器學習；文本情感分析；支持向量機1.引言隨著互聯(lián)網(wǎng)和社交網(wǎng)絡的普及，人們可以更加自由地在網(wǎng)上發(fā)表自己的意見和看法，形成大量的文本數(shù)據(jù)。這些文本數(shù)據(jù)中包含了大量的情感信息，例如評論、新聞報道和社交媒體消息等。因此，如何有效地分析這些數(shù)據(jù)中的情感信息成為了一個重要的研究領域，對于社會調(diào)查、廣告營銷和輿情監(jiān)測等領域具有重要意義。文本情感分析是指將文本內(nèi)容劃分為正面、負面或中性之一的分類過程。當前，文本情感分析主要通過機器學習算法進行實現(xiàn)。本文基于支持向量機（SVM）算法，提出一種基于機器學習的文本情感分析模型，實驗驗證其分類準確度和穩(wěn)定性。2.相關工作2.1文本情感分析方法文本情感分析方法主要包括基于規(guī)則的方法、基于情感詞典的方法和基于機器學習的方法。基于規(guī)則的方法主要依靠人工規(guī)則的制定，通過提取文本中的關鍵詞和特征進行情感分析。但由于規(guī)則需要人工制定和維護，因此較難適應大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)。基于情感詞典的方法則通過構(gòu)建詞典庫，利用詞語的情感值對文本內(nèi)容進行情感分析。該方法有較好的靈活性和可擴展性，但是存在由于主觀色彩和多義性導致分析結(jié)果不準確的問題。機器學習方法通過從數(shù)據(jù)中學習一組特征和分類規(guī)則，自動地進行文本情感分類。常用的機器學習算法包括樸素貝葉斯、支持向量機、隨機森林等。2.2支持向量機算法支持向量機（SVM）是一種廣泛使用的監(jiān)督學習算法，通過最大化樣本間的間隔來進行分類。SVM算法的核心是構(gòu)建一個可以將訓練數(shù)據(jù)分為兩類的超平面，并通過調(diào)整超平面的參數(shù)對樣本進行分類。SVM算法可以對高維數(shù)據(jù)進行分類，具有較好的泛化性能。3.方法本文提出一種基于SVM的文本情感分析模型，包括以下步驟：3.1數(shù)據(jù)預處理對原始文本數(shù)據(jù)進行前期處理，包括數(shù)據(jù)清洗、詞匯提取、去除停用詞等操作。將文本數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集，用于后續(xù)的分類模型訓練和性能測試。3.2特征提取通過特征提取將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量形式，以便于機器學習算法的處理。本文選取了TF-IDF作為特征提取方式，通過計算單詞的出現(xiàn)頻率和在文本中的重要性來刻畫文本的特征。3.3模型訓練和評估基于SVM算法，利用訓練集進行模型訓練和參數(shù)調(diào)優(yōu)，然后利用測試集對模型進行評估。本文利用IMDB電影評論數(shù)據(jù)集進行測試，對模型的準確度和穩(wěn)定性進行了綜合評估。4.實驗與結(jié)果本文實驗采用IMDB電影評論數(shù)據(jù)集，包含來自多部電影的評論信息，共50000條記錄。按照6:4的比例將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集，用訓練集模型經(jīng)過SVM訓練后，依次對測試集進行預測，并與其他機器學習算法進行對比分析。實驗結(jié)果表明：基于SVM的文本情感分析模型具有較高的分類精度和穩(wěn)定性，其中精度分別為0.869，0.877和0.875，而且分類效果優(yōu)于其他機器學習算法，具有很好的實際應用價值。5.結(jié)論本文探討了基于機器學習的文本情感分析方法，并利用支持向量機算法提出了一種有效的文本情感分類模型