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中文网络产品评论中的评价对象抽取方法研究的中期报告
本研究旨在针对中文网络产品评论中的评价对象进行抽取方法的研究，现在进行中期报告。
研究目标：
1.探究中文网络产品评论中评价对象抽取的现状与难点；
2.提出一种基于深度学习的中文网络产品评论评价对象抽取方法；
3.通过实验验证提出的方法的有效性。
研究方法：
1.文献调研法：通过查阅国内外相关论文、数据集等，了解现有的评价对象抽取方法及其存在的问题。
2.理论分析法：分析中文网络产品评论中的评价对象的特点、常用的表述方式及其关系。
3.模型设计法：基于深度学习模型，构建针对中文网络产品评论评价对象抽取的模型。
4.实验分析法：利用真实数据集对提出的方法进行实验，并对实验结果进行分析和比对。
预期成果：
1.提出一种适用于中文网络产品评论的评价对象抽取方法，能够识别出文本中的评价对象，并以此来辅助相关业务的开展。
2.基于真实数据集进行实验验证，对方法的准确性、召回率等指标进行评估，并比对已有方法，验证提出的方法的优越性。
3.发表相关论文，以期对学术界和业界有所贡献。
目前工作进展：
1.文献调研：已阅读大量国内外文献，对评价对象抽取方法的研究有了一定的了解。
2.实验数据准备：已获取两个真实数据集，并进行数据处理，以保证数据质量和可用性。
3.模型设计初探：基于深度学习模型的评价对象抽取模型，初步构思和设计。
4.实验平台准备：已安装和配置了相关模型所需的软件环境。
下一步工作计划：
1.确定和完善评价对象抽取模型的细节和参数等信息。
2.利用已准备的数据集进行实验，评估模型的性能并进行改进。
3.预备写作第一篇论文，以发表在相关学术期刊和会议上。
4.继续调研和研究，完善研究成果，以实现预期的研究目标。