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基于网络评论的倾向性分析研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着互联网的普及和社交媒体的兴起，网络评论已经成为了人们获取信息和表达观点的重要渠道。大量的评论数据中，蕴含着人们对于政治、经济、文化等各个领域的态度和看法，这些信息对于社会舆论导向、政策制定和商业决策有着重要的影响。然而，由于网络评论的数量庞大和形式多样，如何有效地进行情感倾向性分析成为了一个亟待解决的问题。情感倾向性分析能够对评论进行自动化分析，以实现快速获取评论数据的有效性、准确性和广泛性，提高信息的利用率，帮助人们更好地洞察社会趋势和民意。
二、研究目的
本研究旨在通过建立网络评论情感倾向性分析模型，对不同领域的评论数据进行情感分析和趋势分析，分析不同社会、经济和文化事件对社会民意和舆论导向的影响，为政策制定和商业决策提供参考。
三、研究内容和方案
1.分析网络评论的情感倾向性
通过对网络评论的文本情感分析、主题分析和语义分析等方法，提取出评论文本的情感属性和倾向性，分析评论中表达的情感、态度和看法，归纳总结出不同事件、人物、事物所受到的评论情绪和趋势。
2.分类网络评论的倾向类型
根据网络评论的情感倾向性和表达内容，将评论分为正面倾向、负面倾向、中性倾向三种类型，并对不同类型的评论进行统计和分析。通过挖掘正面和负面的评论，识别出人们对于不同领域的关注和热点，甄别出相关领域内的关键人物和事件，为进一步分析社会民意和舆论导向提供基础。
3.比较不同属性评论的情感倾向性
对不同网站、不同领域、不同话题等多个维度进行评论分析，比较不同属性评论的情感倾向性和趋势变化。通过建立情感倾向性模型，分析不同时间段、不同事件对社会舆论导向和政策制定的影响，提供政策制定者和商业决策者参考。
四、研究成果
本研究预计产生以下成果：
1.网络评论情感倾向性分析模型
依据文本情感分析、主题分析和语义分析技术，建立网络评论情感倾向性分析模型，实现对不同领域的评论数据进行分析和处理。
2.网络评论情感趋势分析报告
根据模型分析结果，输出针对指定领域不同时间段的情感趋势分析报告，分析社会民意和舆论导向的变化趋势，提供相关政策制定者和商业决策者参考。
3.网络评论可视化分析平台
在情感倾向性分析模型之上，建立网络评论可视化分析平台，提供网络评论动态趋势分析、评论情感地理分布分析等功能，用户可以更加直观和深入地了解社会舆论导向和民意。
五、研究团队
本研究团队由相关领域的专家、研究生和工程师组成，涵盖了文本分析、机器学习、大数据分析等多个领域。团队人员密切协作，各自发挥所长，共同推进研究项目的进展。
六、研究周期和预算
本研究周期大约为12个月，预算为人员工资、设备费、办公费用、差旅费用等相关成本，总预算为300万元。
须提供团队介绍，人员分工，研究计划等方案。