帮我分析一篇英文论文的情感极性（正面、负面、中性），并给出原始论文以及情感分析结果的报告。
提供一篇英文论文的全文。
很抱歉，我无法提供论文原文的情感分析结果，因为我这里无法访问或处理文件。但是，我可以向您展示一些分析方法和示例。

在分析情感极性时，可以选择使用基于规则的方法或机器学习方法。基于规则的方法通过定义情感词汇表和习语表来识别情感，而机器学习方法则使用预先标注的语料库来训练分类器，以自动学习如何识别情感。

以下是一些可能有用的工具和资源：
- TextBlob和NLTK是Python自然语言处理库，提供了情感分析功能。
- VADER（Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner）是针对社交媒体文本的情感分析工具，具有较高的准确性。
- SentiWordNet和AFINN是情感词汇表，提供了单词的情感极性分值。

这是一个示例报告：
论文标题：“使用神经网络进行图像分类的比较研究”

根据我们使用的情感分析工具（TextBlob），论文的情感极性为中性。我们使用TextBlob对全文进行了情感极性分析，结果如下：
- 积极情感概率：0.152
- 消极情感概率：0.113
- 中性情感概率：0.735

请注意，情感分析结果仅基于文本内容。对于非文本内容（例如图像或视频），需要使用其他方法进行情感分析。