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基于依存句法分析的中文评价对象抽取和情感倾向性分析的开题报告
一、研究背景及意义
随着社交媒体的普及，人们对各种产品或服务的评价信息越来越多，如何挖掘这些评价信息对企业和消费者的决策提供参考，成为了一个非常重要的问题。评价对象抽取和情感倾向性分析是解决这个问题的两个关键环节。
评价对象抽取是指识别文本中被评价的对象（如商品、品牌、服务等），对于企业来说非常重要，可以了解竞争对手的产品，分析市场趋势，优化自身产品和服务。
情感倾向性分析是指对文本进行情感极性判别，输出正面或者负面的情感倾向，对于企业来说，可以了解消费者对其产品或者服务的满意程度，以此调整策略，提升企业品牌价值。
个人和企业都需要从海量评价数据中获取有效信息，但人工从海量数据中提取有用信息非常困难，因此自然语言处理技术成为了解决这个问题的主要手段。本研究正是基于依存句法分析来实现对中文评价对象抽取和情感倾向性分析的目的。
二、研究内容和方法
1.文本预处理
本研究所处理的文本数据来源于社交媒体平台如微博、微信等，数据质量较差，需要进行预处理。主要包括文本清洗，中文分词等步骤。
2.中文评价对象抽取
中文评价对象抽取通常和命名实体识别（NER）相关。在本研究中，我们使用中文自然语言处理工具包StanfordNLP进行实现。具体的步骤如下：
（1）句法分析：使用StanfordNLP进行句法分析，获得文本的依存句法树。
（2）实体识别：对依存句法树进行遍历，识别出文本中的实体，如人名、地名、组织名等。
（3）评价对象识别：根据实体和依存关系，找出被评价的对象，如“这个手机打电话太卡了”中的评价对象为“手机”。
3.情感倾向性分析
情感分析是指对文本进行情感极性判别，输出正面或者负面的情感倾向。在本研究中，我们使用基于深度学习的情感分析方法来实现。具体的步骤如下：
（1）数据预处理：将文本转化为向量表示，以便于输入深度学习模型进行训练。
（2）构建深度学习模型：我们采用基于卷积神经网络（CNN）的情感分析方法。首先使用卷积层对文本向量进行特征抽取，然后使用全连接层将抽取的特征映射到情感极性输出层。
（3）情感极性预测：使用训练好的模型对新的文本进行情感极性预测，输出文本的情感倾向性，如正面情感或者负面情感。
三、研究预期成果
本研究旨在实现基于依存句法分析的中文评价对象抽取和情感倾向性分析。具体的预期成果包括：
（1）中文评价对象抽取：实现基于依存句法分析的中文评价对象抽取，并对抽取结果进行评估，以测试模型的准确性。
（2）情感倾向性分析：通过深度学习的情感分析方法，对文本进行情感倾向性分析，并对预测结果进行评估。
（3）应用示例：通过实际应用示例展示基于依存句法分析的中文评价对象抽取和情感倾向性分析在市场调研、品牌管理等方面的应用价值。
四、研究计划和进度安排
本研究计划分为以下几个阶段：
（1）文本数据预处理：2021年6月-7月
（2）中文评价对象抽取：2021年8月-10月
（3）情感倾向性分析：2021年11月-2022年1月
（4）应用示例：2022年2月-4月
预计能在2022年5月完成本研究，并完成开题报告和相关实验数据的整理和分析。