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面向商品评论的评价搭配抽取研究与应用的任务书
一、任务概述
本任务旨在研究与应用自然语言处理技术，利用深度学习、文本分类等技术，针对商品评论进行评价搭配抽取，从而提高商品评论分析的准确性和效率。
二、任务背景
随着互联网的普及和电子商务的发展，商品评论已经成为购买决策的重要参考因素。在大量的商品评论中，用户往往会使用评价词语来表示对商品的评价，如好、不好、一般、实惠等。评价词语与商品之间的关系对于分析用户对商品的看法具有重要的作用。因此，对于商品评论进行评价搭配抽取是一项重要的任务。
三、任务目标
1.研究深度学习、文本分类等技术，建立商品评论的评价搭配抽取模型。
2.通过实验来验证模型的准确性和效率，并对模型进行优化。
3.应用模型来分析商品评论中的评价词语与商品之间的关系，并提高商品评论分析的准确性和效率。
四、任务流程
1.数据收集：收集包含评价词语的商品评论数据。
2.数据预处理：对采集到的数据进行去噪、分词、词性标注等处理。
3.建立评价搭配抽取模型：使用深度学习、文本分类等技术进行模型的建立。
4.模型训练和验证：使用训练数据和测试数据对模型进行训练和验证。
5.模型优化和调参：对模型进行优化和调参，提高模型的精度和准确性。
6.模型应用：使用优化后的模型进行商品评论分析，提高商品评论分析的准确性和效率。
五、任务分工
1.数据收集：由任务组成员共同完成。
2.数据预处理：由任务组成员共同完成。
3.评价搭配抽取模型建立：由任务组成员负责。
4.模型训练和验证：由任务组成员共同完成。
5.模型优化和调参：由任务组成员共同完成。
6.模型应用：由任务组成员共同完成。
六、任务成果
1.评价搭配抽取模型
2.模型训练和验证结果
3.论文撰写和报告
4.可视化分析结果展示
七、参考文献
1.陈涛，赵冲，刘知远.中文商品评论情感倾向词语的自动识别［J］.计算机学报，2011，34(7)：1261-1271.
2.那晓华，殷恩荣，胡小娇，王舒.面向电子商务的商品质量评价基于文本实体的方法［J］.计算机工程与应用，2010，46(4)：183-188。
3.Haddi,E.,Liu,X.,&Shi,Y.(2013).Theroleoftextpre-processinginsentimentanalysis.ProcediaComputerScience,17,26-32.
4.Maas,A.L.,Daly,R.E.,Pham,P.T.,Huang,D.,Ng,A.Y.,&Potts,C.(2011).LearningWordVectorsforSentimentAnalysis.InProceedingsofthe49thAnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics:HumanLanguageTechnologies.