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基于情感评价单元的商品评论分析研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着互联网的普及和电商行业的发展，越来越多的人在购买商品前会去查看他人对该商品的评价，其中包括商品的优点、缺点和个人使用感受等综合信息。因此，如何从大量的商品评论中准确有效地获取有用信息已经变得十分重要，这就需要对商品评论进行情感分析研究。
目前，基于机器学习和自然语言处理技术的商品评论情感分析已经成为热门研究领域。该研究旨在通过自动分析和识别消费者在评论中所表达的情感来推测消费者对商品的真实态度。然而，传统的情感分析方法通常只考虑单词的出现频率，而忽略了词语之间的语境和复杂情感表达。
因此，本研究将基于情感评价单元的商品评论分析。情感评价单元是一种由同一词义组成的语法单元，可以表达一系列情感关系。例如，“好看、耐穿、质量不错”可以看做一个情感评价单元，表示商品具有美观、耐用和高质量特性。
二、研究目的
本研究的目的是提出一种基于情感评价单元的商品评论分析方法，从而更有效地挖掘商品评论中的情感信息。具体目标包括：
1.提出基于情感评价单元的商品评论特征提取方法。
2.基于情感评价单元的商品评论情感分析模型构建。
3.设计商品评论情感分析实验，并评估模型的效果。
三、研究内容
本研究的主要研究内容包括：
1.情感评价单元提取方法研究。首先，对商品评论进行分句、分词等预处理，然后提取情感评价单元并进行特征提取。特征提取包括使用词典和词向量表示单元和单元之间的情感极性等。
2.基于情感评价单元的商品评论情感分析模型构建。本研究将提出一种基于深度学习的情感分类模型，该模型包括词向量表示、卷积神经网络和全连接神经网络等部分。
3.商品评论情感分析实验设计。本研究将选择现有的商品评论数据集进行试验，并对模型训练效果、分类准确率、混淆矩阵等进行量化分析。同时，与传统的情感分析方法进行对比，验证基于情感评价单元的方法的有效性。
四、研究成果
本研究的主要成果包括：
1.提出一种基于情感评价单元的商品评论特征提取方法，并分析不同特征对情感分类的影响。
2.基于情感评价单元的商品评论情感分析模型构建。
3.对商品评论数据集进行实验验证，比较基于情感评价单元和传统情感分析方法的效果。
4.产生包括论文、代码及实验报告等的有效成果。
五、研究计划
1.第一阶段（1个月）：文献阅读、方法设计、数据收集和预处理。
2.第二阶段（2个月）：设计情感评价单元提取方法和特征提取方法，完成基于情感评价单元的商品评论情感分析模型的构建。
3.第三阶段（2个月）：实验设计、结果分析、论文撰写和修改。
4.第四阶段（2个月）：总结验证结果，准备发表论文，并撰写实验报告和代码。
六、研究条件与要求
1.确保良好的研究环境和资源供给，包括计算机、软件、数据等。
2.确保准时完成研究任务，在在规定时间内完成所有论文、实验报告和代码撰写。
3.遵循科学研究道德，正派处理科研问题，确保研究成果的合法性和真实性。
4.学术水平优秀，具备一定的机器学习和数据处理的基础和实践经验。