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基于卷积神经网络的在线商品评论情感倾向性研究的任务书
任务书
一、背景与意义
随着互联网的快速发展和社交媒体的普及，人们越来越喜欢通过在线商品评论来表达自己的观点和经验，并分享给其他用户。此外，消费者购买商品前通过阅读商品评论已经成为一种重要的购物方式。
然而，每个人对于产品的看法都不一样，一个商品的评论也可能包含着各种不同的评价标准和情感色彩。比如，对于同一件餐厅的菜肴，有些人会认为味道不错，而另一些人可能会认为味道很差。因此，准确判断商品评论中的情感倾向性是一个很有挑战性的问题。
为了帮助消费者更好地了解商品评价，以及帮助店家进行产品改善和营销决策，本次研究旨在通过应用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的模型对在线商品评论的情感倾向性进行研究，以提高对商品评论的认识和分析水平。
二、任务
本次研究的任务如下：
1.数据采集&处理：本研究将从多个网站上爬取与数百个商品相关的评论，并进行预处理和清洗，以保证评论能够为后续建模提供有效的信息。
2.数据标记：人工标记采集的商品评论，标注情感倾向（正向、中性、负向）。
3.数据建模：使用深度卷积神经网络建立情感分类模型，对标注好的评论进行分类，最终得到每条评论的分类结果。
4.性能测试：对所建模型进行性能评估，比如准确度和精确度等指标。
三、任务流程及时间安排
本研究大致分为以下步骤：
1.问题定义&背景调研&数据分析（1周）
2.数据采集&预处理&标注（2周）
3.模型设计&开发（4周）
4.模型测试&优化（2周）
5.撰写实验报告&总结（2周）
总计约11周。
四、研究主要步骤
1.问题定义&背景调研&数据分析
在进行数据采集前，我们将通过问卷调查等方式了解消费者对在线商品评论情感分类问题的关注程度、看法和需求，以保证研究的实用性和针对性。
同时，我们将对已有的相关研究进行调研和分析，以更好地借鉴前人的经验和研究成果。
2.数据采集&预处理&标注
为了获取更加真实、全面的数据，我们将从多个网站获取与数百个商品相关的评论，同时提取评论的时间、用户信息等相关信息以便后续对场景等其他影响因素的分析。
获取到数据后，我们将对评论数据进行预处理和清洗，去除标点符号、无效字符、数字等干扰因素，同时对评论文本进行中文分词。
采用人工标注的方式，标注每一条评论对应的情感极性（正向、中性、负向）。
3.模型设计&开发
采用卷积神经网络进行情感分析。
卷积神经网络是一种分层学习的神经网络算法，其最大的特点是可以自动学习特征。
本次研究，我们将根据实际情况采用不同的模型，以实现更加准确和高效的评论情感分类。同时，我们将尝试利用其他学习算法如逻辑回归等方法结合卷积神经网络建立更加复杂的结构，提高分类效果。
4.模型测试&优化
利用交叉验证等方法进行模型评估和参数优化，以提高模型的准确性。
5.报告撰写&总结
从数据采集、预处理、模型设计与建立、结果展示、总结等方面来撰写实验报告。
五、报告要求
实验报告要求如下：
1.题目、时间、地点、作者、指导教师、指导时间等基本信息。
2.问题的背景、意义、研究现状和研究意义等。
3.数据采集、预处理、处理分析和数据格式等方面的说明。
4.具体的模型设计和训练过程，以及模型评价和性能指标等方面的描述。
5.结果分析和讨论，实验中的主要结论和贡献等。
6.研究总结、不足之处以及后续研究任务。
6.参考文献
参考文献按出版时间的先后顺序排列，确保准确、完整、规范；引用文献应准确，不漏、误、重。
七、预期成果
本研究的预期成果为：
1.采集并清洗了多个商品的在线评论数据。
2.构建了基于卷积神经网络的情感分类模型，并利用多种算法进行比较与优化，得到更具准确度的模型。
3.将分类结果展示在一个可视化平台上，以方便消费者直接查看评论的情感倾向性和商品评价，促进消费者购物体验的提高和店家产品营销决策的改进。
4.通过此任务，提高实验小组成员的科研能力、创新意识、数据处理与建模技能。