中文网络评论的情感倾向性分析研究的任务书.docx

中文网络评论的情感倾向性分析研究的任务书
任务书
一、背景
随着互联网的发展，人们在日常生活中越来越多地使用网络。在网络上，人们可以与世界上任何地方的人进行交流和互动，包括发表自己的意见和观点。对于企业、政府部门和个人来说，网络评论可以是一种宝贵的信息来源，可以帮助他们了解公众的看法和需求，进而调整自己的策略和行为。
然而，网络评论的信息量庞大，要对其进行资讯分析是一项具有挑战性的任务。在进行评论分析时，除了需要关注评论的数量和质量，还需要考虑以下因素：
-评论情感倾向性。评论作者的态度和情感可以影响其他人的看法和态度，因此了解评论的情感倾向性是极为重要的。
-评论的主题和话题。在进行评论分析时，需要了解评论的主题和话题，以便更好地理解公众对于某个事件或者产品的反应。
-评论人群的特征。了解评论人群的特征，可以帮助企业、政府部门和个人更好地了解自己的受众。
因此，本研究将针对中文网络评论的情感倾向性进行分析，以帮助上述三类受众更好地理解公众的态度和情感，为日常决策提供有力的信息支持。
二、研究目标
本研究的主要目标是：
1.建立中文网络评论情感倾向性分析模型。根据中文网络评论的特点和情感分析的研究现状，建立中文网络评论情感倾向性分析模型，以实现对评论情感倾向性的准确度评估。
2.分析某一特定话题下中文网络评论的情感倾向性。选取某一热点事件或者产品，对其在网络上的评论进行情感分析，并分析不同情感倾向性评论的数量、比例以及分布情况。
3.基于网络评论进行受众画像分析。借助情感分析模型和评论数据，对不同情感倾向性评论的作者进行人口统计分析，了解其性别、年龄、地理位置等特征，形成该话题下受众的画像。
三、研究内容和方法
1.中文网络评论情感倾向性分析模型的建立。从评论文本中提取情感关键词，并通过机器学习等方法训练情感识别模型，实现对中文网络评论情感倾向性的自动识别。对情感分析模型进行准确度评估，比较各种情感分析方法的优缺点，选择最优的情感分析方法。
2.某一特定话题下中文网络评论分析。选取某一热点事件或者产品作为研究对象，通过爬虫技术获取与此话题相关的中文网络评论，并提取出评论的主题、话题和情感倾向性等信息。结合自然语言处理、数据挖掘和统计分析方法，分析评论的情感倾向性分布、进行词云分析等。
3.基于网络评论进行受众画像分析。结合情感分析模型和评论数据，对不同情感倾向性评论的作者进行人口统计分析，得出其性别、年龄、地理位置等特征。通过统计分析和可视化展示，形成该话题下受众的画像。
四、研究意义
1.丰富情感分析研究领域。本研究采用机器学习等方法，建立中文网络评论情感倾向性分析模型，为情感分析研究提供新的思路和方法。
2.为企业、政府部门和个人提供决策支持。中文网络评论情感倾向性分析结果可以为企业、政府部门和个人提供有力的信息支持，帮助他们了解公众的态度和情感，进而调整自己的策略和行为。
3.推动信息化社会的发展。本研究将深入挖掘网络评论中的信息，为社会的信息化发展提供新的思路和方法。
五、研究计划
本研究计划历时6个月，主要步骤如下：
第一阶段（1个月）：文献调研和情感分析模型建立
1）研究中文网络评论情感分析的现状和研究进展，梳理相关文献。
2）根据调研结果，确定中文网络评论情感分析模型的建立方法和评估指标。
3）利用机器学习等方法，建立中文网络评论情感分析模型，并对其准确度进行评估。
第二阶段（2个月）：某一特定话题下中文网络评论分析
1）选取某一热门话题或者产品作为研究对象，通过爬虫技术获取与此话题相关的中文网络评论。
2）对该话题下的网络评论进行分词、情感分析和主题分析等处理。
3）分析评论情感倾向性分布，研究评论内容的主题和话题，形成该话题下中文网络评论的分析报告。
第三阶段（2个月）：基于网络评论进行受众画像分析
1）利用情感分析模型和评论数据，对不同情感倾向性评论的作者进行性别、年龄、地理位置等特征分析。
2）结合统计分析和可视化展示，形成该话题下受众的画像。
3）完成研究报告的编写和撰写论文。
第四阶段（1个月）：论文终稿写作和论文答辩
1）完成研究报告和论文的写作工作。
2）提交论文并进行答辩。
六、研究团队
本研究课题属于计算机科学、信息管理等领域，因此需要组建一支具备相关专业背景和知识的研究团队。研究团队需要包括研究员、工程师和实习生。研究员主要负责项目管理和学术研究指导；工程师主要负责数据处理和模型构建；实习生主要负责文献调查和数据收集工作。研究团队的具体人员和任务分配可在后续工作中进行确定。