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中文产品评论情感倾向性分类研究的中期报告
本报告是针对中文产品评论情感倾向性分类研究的中期报告，主要介绍了研究目的、研究方法、研究进展和预期结果。
研究目的：基于中文产品评论数据，探究研究对象场景下的情感倾向性分类规律及其应用，实现对消费者态度、情感情绪的自动化分析和解读，并提供数据支持和参考依据，为开展大数据情感分析应用奠定基础。
研究方法：本研究采用机器学习算法及自然语言处理技术，通过文本特征提取、情感极性判断等方法，建立情感倾向性分类模型，并对不同标签分类结果进行比较和评估，优化模型效果。
研究进展：目前，我们已完成数据收集及初步清洗工作，并针对数据中的商品、品牌、用户等特征进行了统计分析和可视化展示。此外，我们还初步建立了基于卷积神经网络（CNN）算法的情感倾向性分类模型，并对模型预测结果进行了分析和评估。
预期结果：通过本研究，我们预期能基于中文产品评论数据，建立高效准确的情感倾向性分类模型，实现对消费者态度、情感情绪的自动化分析，为企业的营销策略、产品设计和服务优化提供科学数据支持。