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中文评论短文本的评价对象抽取研究的开题报告
一、研究背景
随着大数据技术的发展，人们对于文本数据的处理需求越来越大。而其中，评价对象抽取是文本处理的重要任务之一。评价对象抽取是指从文本中识别出评价的对象，比如一个餐厅的名字、一个电影中的某个角色等等，这可以帮助人们更好地理解文本的含义。评价对象抽取在业界有广泛的应用，比如在电商评论分析、餐饮评论分析、景点评价分析等领域。
然而，中文评论短文本的评价对象抽取仍存在一些问题，如多义性、歧义性、语法上下文的复杂性等。因此，研究如何更准确地从中文评论短文本中抽取出评价对象，对于提高文本处理的效率和准确性具有非常重要的意义。
二、研究目的和意义
本研究旨在探究中文评论短文本的评价对象抽取方法，主要包括以下目的：
1.研究评价对象抽取的现有方法，分析其优缺点。
2.探究中文评论短文本的特点和难点，比如多义性、歧义性等，为后续方法设计提供基础。
3.提出一种评价对象抽取的解决方案，准确地从中文评论短文本中抽取出评价对象，其中应该考虑到文本的特性和难点。
4.针对提出的方法进行实验评估，验证准确性和实用性。
通过本研究，我们可以更好地理解评价对象抽取的实现原理，在实际应用场景中提高文本处理的效率和准确性，达到认识和解决实际问题的目的。
三、研究内容和方法
本研究主要包括以下内容：
1.研究评价对象抽取的现有方法：了解国内外目前主流的评价对象抽取方法，比如基于规则的方法、基于机器学习的方法等。
2.探究中文评论短文本的特点和难点：分析中文评论短文本的语言特点，找出其中存在的问题和困难，如多义性、歧义性等。
3.提出一种评价对象抽取的解决方案：考虑到中文评论短文本的特点和难点，设计一种评价对象抽取的解决方案，并对其进行实现。
4.针对提出的方法进行实验评估：采用业界常用的评估方法，评估所提出的解决方案的准确性和实用性。
在研究中，我们将采用以下方法：
1.文献综述法：通过查阅现有文献和相关资料，了解评价对象抽取的现有方法和国内外研究动态，为方案设计提供理论支持。
2.实现方案法：根据所学知识，结合中文评论短文本的特点和难点，提出一种评价对象抽取的解决方案，并进行实现。
3.实验评估法：采用公开数据集，测试所提出的解决方案的准确性和实用性，并对实验结果进行分析和总结。
四、预期成果和进展
通过本研究我们预期可以获得以下成果：
1.提出一种针对中文评论短文本的评价对象抽取方案，该方案可以很好地解决多义性、歧义性等问题，具有一定的泛化能力和适应性。
2.实现评价对象抽取的代码，并上传到GitHub，供学术和业界人士参考使用。
3.发表一篇关于中文评论短文本的评价对象抽取方法的论文。
目前，我们已经完成了文献综述和方案设计工作，正准备进行代码实现和实验评估工作。
五、存在的问题和不足
尽管我们已经完成了文献综述和方案设计工作，但在实际实现和实验中还存在一些问题和不足，包括：
1.缺少大量的中文评论短文本数据集，难以进行充分的实验评估。
2.评价对象的抽取涉及到多种语言特性，如多义性、语境背景等，需要通过大量实验和调整才能达到较优的效果。
3.代码实现和实验评估需要大量时间和人力成本，需要合理分配和利用资源。
六、研究计划
1.第一阶段（2022.7-2022.9）：文献综述和方案设计。
2.第二阶段（2022.10-2022.12）：代码实现和初步实验评估。
3.第三阶段（2023.1-2023.3）：完善实验测试和调整评价对象抽取方法。
4.第四阶段（2023.4-2023.6）：论文撰写和实验结果分析。
七、参考文献
[1]BlitzerJ,DredzeM,PereiraF.Biographies,bollywood,boom-boxesandblenders:Domainadaptationforsentimentclassification[C]//Proceedingsofthe45thAnnualMeetingoftheAssociationofComputationalLinguistics.2007:440-447.
[2]DoddsPS,HarrisKD,KloumannIM,etal.Temporalpatternsofhappinessandinformationinaglobalsocialnetwork:HedonometricsandTwitter[J].PloSone,2011,6(12):e26752.
[3]LiY,WenJR.Miningproductfeaturesandopinionsfromreviews[C]//Proceedingsofthe18thInternationalConferenceonWorldWideWeb.2009:171-180.
[4]L