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面向商品评论的评价搭配抽取研究与应用的开题报告
一、研究背景和意义
如今，互联网的浸润已经深入到人们的生活中的各个领域。电商平台作为一种典型的互联网应用方式，使得消费者可以在家中，通过网络购买任何他们想要的商品。同时，作为一种互联网消费方式，电商平台也存在着不可避免的商品质量与服务质量的不确定性。因此，消费者对于商品在网上的评价成为了商家获得顾客信任与重要的方式之一。
在网络购物商品的评价区，消费者可以自由地发表他们的真实感受和观点。然而由于每个人对商品质量、服务等方面的感受都是不一样的，因此需要通过抽取评价中的有效信息，准确地评价商品的质量和服务水平。
因此，本研究旨在通过评价搭配抽取技术研究，提高评价信息的准确性和价值，为消费者提供更加丰富的商品信息，帮助商家更准确的评估消费者对商品和服务的反馈，从而提供更好的服务和质量。
二、研究内容和方法
本研究拟采用文本挖掘的方法，利用自然语言处理和机器学习算法，对商品评论进行搭配抽取分析。具体实现步骤如下：
1.数据收集与处理
通过爬虫技术，获取一定数量的商品评论。为了数据的准确性，需确保数据的来源可靠；对于无效的评论进行过滤处理，例如含有暴力或恶意攻击的评论。
2.数据预处理和文本分析
对商品评论进行文本清洗、去噪等预处理。采用自然语言处理技术进行文本分析，包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。
3.商品评论的搭配抽取
通过对商品评论进行搭配抽取、主题建模等技术，提取商品评论中的关键信息。例如，对于一条评论：“鞋子很好看，不过质量稍微差了点”，通过抽取“鞋子”与“质量”这两个属性，并根据评价词汇确定其对应的评价的极性和强度。
4.数据挖掘与分析
利用机器学习算法进行多层次、细粒度的情感分析，可实现属性级别的情感分析和评论整体情感分析，从而更加精确地把握商品的质量特征。
通过对商品评论的搭配抽取，将每个属性的评价情感分析处理成二元组（属性，情感），再进行多元组合，生成最终的商品评价结果。
三、研究预期结果
本研究预期通过商品评论的搭配抽取技术，提取出评价信息中的属性和情感信息，并综合分析，得出包括产品好坏、服务质量等在内的综合评价。
本研究结果的应用，可用于评估商品质量，改善服务质量，提高客户满意度，并且在竞争日益激烈的电商市场中，透过评价信息，使企业了解客户需求和品牌形象，进而制定新的产品策略和品牌管理策略，从而提高经济效益。
四、研究计划
本研究计划时间为一年，主要研究内容和计划如下：
1.数据收集和预处理
时间：1个月
任务包括：爬虫、数据过滤、预处理、文本加工等
2.商品评论的搭配抽取
时间：4个月
任务包括：评价信息搭配抽取、主题建模、情感分析等
3.数据挖掘与分析
时间：3个月
任务包括：机器学习算法的应用、评价结果综合分析等
4.结果分析与应用
时间：4个月
任务包括：结果验证、方法优化、应用实践等
五、研究成果
本研究成果将提供完整性和可复用性的电子文档，包括：论文、硕士期中答辩PPT、数据集和代码等。希望通过本研究成果，提高商品评论分析信息的准确性和效率，并推动相关技术在电商企业中的应用发展，实现有利于消费者、企业和社会的互惠共赢。