計算機科學及技術畢業論文范文對于計算機科學及技術專業的畢業論文，范文可以根據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電影評論數據集進行測試，并與其他常用的機器學習算法進行對比分析。結果表明，基于SVM的文本情感分類模型具有較高的精度和穩定性，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.引言隨著互聯網和社交網絡的普及，人們可以更加自由地在網上發表自己的意見和看法，形成大量的文本數據。這些文本數據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據中的情感信息成為了一個重要的研究領域，對于社會調查、廣告營銷和輿情監測等領域具有重要意義。文本情感分析是指將文本內容劃分為正面、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。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。基于規則的方法主要依靠人工規則的制定，通過提取文本中的關鍵詞和特征進行情感分析。但由于規則需要人工制定和維護，因此較難適應大規模的文本數據。基于情感詞典的方法則通過構建詞典庫，利用詞語的情感值對文本內容進行情感分析。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果不準確的問題。機器學習方法通過從數據中學習一組特征和分類規則，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算法的核心是構建一個可以將訓練數據分為兩類的超平面，并通過調整超平面的參數對樣本進行分類。SVM算法可以對高維數據進行分類，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數據預處理對原始文本數據進行前期處理，包括數據清洗、詞匯提取、去除停用詞等操作。將文本數據劃分為訓練集和測試集，用于后續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據轉換為向量形式，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調優，然后利用測試集對模型進行評估。本文利用IMDB電影評論數據集進行測試，對模型的準確度和穩定性進行了綜合評估。4.實驗與結果本文實驗采用IMDB電影評論數據集，包含來自多部電影的評論信息，共50000條記錄。按照6:4的比例將數據集劃分為訓練集和測試集，用訓練集模型經過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定性，其中精度分別為0.869，0.877和0.875，而且分類效果優于其他機器學習算法，具有很好的實際應用價值。5.結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