引言
1.1 课题研究背景与意义
随着互联网的迅速发展，社交媒体和电子商务平台的普及，人们在互联网上的交流和互动越来越频繁。然而，随着而来的是越来越多的用户留言出现了情感色彩，这给用户留言的分析和分类带来了更大的难度，依靠人工对这些海量文本信息进行处理工程量十分巨大,所以迫切需要借助计算机快速、准确的获取文本情感属性。针对这一问题，网络用户留言情感分类系统的开发变得尤为重要。
网络用户留言情感分类系统可以将用户的留言进行分类，例如积极、消极、中性等情感类别，作为软件维护人员的辅助工具，为网络用户提供更加精准的服务。在现代社会中，人们对于情感的表达和交流越来越依赖于互联网等社交媒体平台，因此，网络用户留言情感分类系统的开发不仅可以为用户提供更加精准的服务，同时也可以在某种程度上，提高人们对于情感表达和交流的认知和理解。
循环神经网络是一种能够有效处理序列数据的深度学习模型，在情感分类任务中具有广泛的应用，因此开发环节采用了GRU框架作为循环神经网络的实现模型，开发完成的情感分类系统能够自动识别用户的留言情感分类，将留言有效区分为积极或消极，并且在后台进行统计分析，对软件维护人员而言，具有重要的应用价值。
1.2 课题研究现状
1.1.1 国内研究现状
在RNN情感分类领域，国内的一些高校和研究机构已经取得了一些成果。例如，南京大学计算机科学与技术系提出了一些基于RNN的情感分类算法，并通过实验验证了其性能的优越性。清华大学计算机系也在这方面进行了大量研究，提出了一些高效的RNN模型和算法。此外，上海交通大学计算机科学与工程系等机构也在这个领域进行了深度探索。
一些国内互联网公司也在RNN情感分类领域进行了一些应用探索。例如，网易云音乐推出了音乐情感分析功能，可以通过分析用户上传的音乐歌曲，对用户的情感进行识别和分析。百度贴吧也通过RNN情感分类技术，对用户发布的帖子进行情感分析，以便更好地了解用户的需求和喜好。
1.1.2 国外研究现状
在国外，RNN情感分类的研究也得到了大量的关注。一些著名的科技公司和研究机构，如Facebook、Google、IBM等，都在这个领域进行了广泛的探索。其中，Facebook的Transformer被广泛应用于自然语言处理领域。Google的BERT模型也在情感分类任务中取得了很好的表现，并且被用于许多自然语言处理任务中。
此外，一些开源项目也提供了RNN情感分类器的实现，如TensorFlow、PyTorch等。一些公司和研究机构也在推动RNN情感分类技术的应用，例如亚马逊、微软等公司都在自己的产品和服务中采用了RNN情感分类技术。
1.1.3 未来发展现状
基于现有研究分析，RNN情感分类未来的发现趋势将会提现在以下几个方面：
（1）模型的优化和改进：随着深度学习技术的不断发展，越来越多的研究机构投入到RNN情感分类模型的优化和改进中。未来，将会看到更多的高效模型被提出，这些模型可能会采用更加高级的神经网络结构、优化算法或者其他技术，以提高分类精度和效率。
（2）多模态情感分类：在当今社会，越来越多的数据是以多模态的形式存在的，如文本、图像、音频等。未来，不只是针对文本信息，将会有更多的研究投入到多模态情感分类中，以提高情感分类的效率和准确性。
（3）跨语言情感分类：随着全球化的发展，跨语言情感分类变得越来越重要。未来，将会有更多的研究投入到跨语言情感分类中，以更好地理解和分析不同语言和文化背景下的情感表达。
（4）情感生成和推理：除了情感分类，RNN情感分类也可用于情感生成和推理。未来，可能会看到更多的研究投入到情感生成和推理中，以更好地理解和分析人类情感行为。
总之，RNN情感分类在未来的发展中将会持续受到关注，并将不断涌现出新的研究成果和应用。
1.3 课题研究的主要内容
本文主要基于循环神经网络，利用python语言，开发一款用户留言情感分类系统。具体研究内容如下:
- 确定研究问题和目标：首先，需要明确研究的问题和目标。例如，研究网络用户留言情感分类的方法，提高网络用户留言的情感分类精度和效率。
- 收集和准备数据：对于情感分类任务，需要收集和准备大量的数据。这些数据可以来自于网络用户留言、新闻文章或其他相关数据源。需要对数据进行清洗、去重、标注等预处理工作，以便于后续的模型训练和评估。
- 设计和实现模型：根据研究问题和目标，需要设计和实现一个合适的模型。对于情感分类任务，考虑使用循环神经网络这一深度学习模型。在模型设计和实现过程中，需要注意数据预处理、特征提取、模型架构选择、参数调整等问题。
- 模型训练和评估：在模型设计和实现之后，需要进行模型训练和评估。可以使用标记数据集进行模型训练，使用验证数据集评估模型性能，使用测试数据集对模型进行最终评估。在模型训练和评估过程中，需要采用适当的损失函数、优化算法和数据增强技术，以提高模型性能和泛化能力。
- 系统分析和测试：在模型训练和评估之后，需要对系统进行分析和测试。可以分析模型的性能和精度，比较不同模型的优缺点，分析数据预处理、特征提取和模型架构等因素的影响。需要对结果进行科学解释，并提出改进建议，以便于后续工作的开展，和系统的不断改进。
1.4 课题研究可行性分析
1.4.1 经济可行性
一般情况下，开发一款软件，需要非常大的投入，它包括前期的人员投入、租用服务器的资金投入、宣传投入等等。但是本次开发是基于毕业设计，软件的主要功能是根据用户在系统中的利用，自动识别留言的情感分类，其需要使用的技术和所用设备并不昂贵，仅需一台常用的电脑，无需额外投入，因此从经济角度来看，该软件是可行的。
1.4.2 技术可行性
本次开发过程中所用到的Python语言和Django框架是常用的编程语言和Web框架，MySQL数据库也是常用的关系型数据库之一，以上技术和工具在大学期间均进行过详细的学习。此外，本次设计环节最核心的技术，使用基于循环神经网络技术的GRU框架来进行情感分类识别，也是常用的深度学习框架之一。因此从技术角度来看，该软件开发是可行的。