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基于NLP的产品中文评论特征词识别与语义倾向分析的中期报告
一、研究背景及意义
随着互联网和移动互联网的普及以及社交媒体的发展，人们在使用产品后往往会留下大量的评论和评价。如何从这些评论和评价中提取有价值的信息，分析出消费者对产品的态度和需求，对企业的市场营销和产品改进具有重要的意义。因此，商品评论分析逐渐成为了一项热门的研究方向。
一般情况下，对商品评论的分析可以分为两个主要方面。第一方面是对评论中的特征词进行识别，即提取出评论中涉及到商品的具体特征或属性，如价格、外观、功能、品质等。第二个方面是对评论的语义倾向进行分析，即判断消费者对商品的评论态度是积极的、消极的还是中性的，并从中推断出其可能的购买意愿、需求等。
针对此类需求，本文基于自然语言处理技术，设计了一种基于NLP的产品中文评论特征词识别与语义倾向分析方法，通过如下步骤实现：
1、数据预处理：过滤噪声数据，如标点符号、网址、邮箱地址等。将每条评论进行分词和词性标注。
2、特征词提取：以商品的各项特征为关键词，从评论中提取出相关的特征词。这些特征词可以用于评价商品，如“价格太高”、“做工粗糙”等。
3、情感分析：针对每条评论，采用情感词典，计算其中蕴含的情感极性，判断情感倾向是正面、负面还是中性。
4、评价总结：将所有评论中提取的特征词和相应的情感极性综合起来，得出该商品在不同方面的优劣势，评价商品的整体性能。
本文的贡献在于，将NLP技术应用于商品评论分析，实现了对各个方面的评价特征词的自动提取与情感分析，为企业的市场营销、产品改进提供了有效的参考。
二、目前进展和问题
截至目前，我们完成了对样本数据的初步处理，包括去除噪声数据、分词、词性标注等工作，并运用了情感词典和机器学习技术进行情感分析，并初步完成了特征词提取。
然而，目前还存在一些问题和挑战。首先，对于长文本的商品评论，提取特征词时存在语义歧义问题，难以准确提取。其次，目前情感词典的质量有待进一步提高，对于一些领域专业性较强的商品评论，情感分析可能存在误差。
因此，未来我们需要进一步完善我们的方法，并针对以上问题提出更有效的解决方案。
三、未来展望
本研究将面对新的挑战和机遇。一方面，我们将继续完善我们的算法和方法，并进一步优化情感词典的质量，提高对特定领域的商品评论的准确度。另一方面，我们将与企业合作，通过应用实践，验证我们的方法的可行性和实用性，继续推动商品评论分析技术的发展。