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基于深度学习的商品评论情感分析方法研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着电商行业的飞速发展，越来越多的消费者通过网络购物。并且，在网络上出现了许多商品评论的平台，消费者们可以在上面留下对购买的商品的评价。商品评论成为了消费者购物时的重要参考依据，而商品评论情感分析也变得越来越重要。因为消费者们会通过商品评论了解其它消费者对商品的评价，而对评价的情感色彩特别敏感，这些信息有利于消费者做出更准确的消费决策。
商品评论的情感分析，通过对消费者提出的问题或对评价进行深入分析，确定评论的情感色彩，即对商品的正面评价、负面评价还是中性评价。然而，传统情感分析方法主要基于语法分析和词汇分析，面对商品评论中可能含有惯用语、复合语和标点符号等问题，其准确性和实用性有限。深度学习以其优异的性能在自然语言处理领域中得到了广泛的应用，能够更好地处理自然语言中的语义问题。
基于深度学习的商品评论情感分析方法研究，有着广泛的应用前景和研究价值。因此，开展这一研究具有重要的实践意义和科学价值。
二、研究目的
本研究旨在探究基于深度学习的商品评论情感分析方法，提高商品评论情感分析的准确性和实用性。
三、研究内容
1.文献综述
对国内外相关文献进行综述，了解深度学习在情感分析领域的应用现状，并综合分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础。
2.数据集处理
选取商品评论数据集，并进行数据预处理，包括数据清洗、文本分词、停用词过滤及词性标注等操作。
3.模型设计和实现
本研究将尝试使用既具有优秀分类能力又易于实现的深度学习算法，来进行商品评论情感分类。模型的设计中需要考虑模型参数的设置、优化目标的选择和训练数据的选取等问题。
4.实验结果分析
分析深度学习算法在商品评论情感分析任务中的表现，并与已有方法进行比较分析。
5.结论与展望
总结本研究的成果和不足之处，指出深度学习在商品评论情感分析方面的应用前景，并提出未来的研究方向。
四、预期成果
本研究预期经过数据集的处理和模型的训练，得到一个基于深度学习的商品评论情感分析模型，并通过实验证明模型的有效性和优越性。
五、研究方法
数据处理：将商品评论数据集进行数据清洗、文本分词、停用词过滤及词性标注等操作。
模型设计和实现：使用深度学习算法实现商品评论情感分类，对模型参数进行设置和优化。
实验结果分析：分析深度学习模型的表现，并与已有方法进行比较分析。
六、进度安排
第一阶段：文献综述
第二阶段：数据集处理和深度学习模型的设计与实现
第三阶段：实验结果分析
第四阶段：撰写研究报告
七、研究经费
本研究所需经费包括：计算机硬件购置费、人员工资和实验经费等。预计所需经费共计五万元。
八、参考文献
[1]Pang,B.,&Lee,L.(2008).Opinionminingandsentimentanalysis.FoundationsandTrends®inInformationRetrieval,2(1-2),1-135.
[2]Li,X.,Bing,L.,Lam,W.,&Shi,B.(2018).Deeplearningforsentimentanalysis:Asurvey.WileyInterdisciplinaryReviews:DataMiningandKnowledgeDiscovery,8(4),e1253.
[3]Kim,Y.(2014).Convolutionalneuralnetworksforsentenceclassification.arXivpreprintarXiv:1408.5882.
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