基于潜城语义的Web评论情感倾向性研究的任务书.docx

基于潜城语义的Web评论情感倾向性研究的任务书
一、任务背景
随着互联网的发展，网上评论已成为人们获取信息、表达情感、互相交流的一种重要方式。然而对于商家来说，如何及时了解消费者的看法、反馈和期望，并对这些信息进行分析和处理，已经成为营销和品牌管理中不可避免的问题。
目前，很多企业都会收集本公司网站以及其他社交网络上的评论，并对这些评论进行情感分析，以了解消费者对产品的看法和评价。但是，在互联网上的评论往往存在误导性因素，有时评论者可能会故意夸大或贬低某些事件或产品。因此，通过传统的词典分析方法来进行情感分析，往往会存在一定的偏差。
本研究旨在针对上述问题，基于潜城语义的方法，对Web评论进行情感倾向性分析。具体的研究任务如下。
二、研究任务
1.分析潜城语义的理论和方法。掌握潜城语义的基本原理，了解潜城模型在文本情感分析中的应用。
2.收集与整理相关数据。收集网络购物、旅游等领域的评论数据，按分类标准进行整理和标注。
3.建立情感分类模型。采用潜城语义模型建立评论情感分类模型，对评论数据进行情感分析，探讨潜城模型在情感分析中的优势。
4.模型检验和评估。对所建模型进行检验和评估，分析模型的准确度和实用性。
5.应用案例研究。运用所建模型，对网上某个产品或事件的评论进行情感分析，并辅以实际案例，探讨情感倾向对词频分布的影响。
6.撰写论文。撰写一篇不少于3000字的学术论文，对所建模型和结果进行分析和解读，总结经验教训并提出展望。
三、研究内容
1.潜城语义模型
潜城语义模型采用主题模型中的LDA（LatentDirichletAllocation）算法，对文本过程中的主题和情感进行建模并高效地实现分析。LDA以概率论为基础，通过计算文档”主题-词语”的联合分布概率来实现主题挖掘和情感分析。
2.数据预处理
数据预处理是进行情感分析的重要步骤。在本研究中，我们将采用分词、去除停用词、词性标注、命名实体识别等方法，对评论数据进行预处理，以便于后续的情感分析和建模。
3.情感分类模型
基于潜城语义模型，建立评论情感分类模型，并对收集的数据进行情感分析。在数据处理和模型建立的过程中，还应考虑到中文词汇的多义性和语义歧义等问题，以保证情感分类的准确性。
4.案例分析
在模型建立和优化的基础上，对某个具体的产品或事件的评论进行情感分析，探讨情感倾向对词频分布的影响。同时，还可以采用可视化算法，将情感倾向和词频分布可视化，以便于更为直观地呈现分析结果。
四、研究意义
1.探索潜城语义模型在网络评论情感分析的应用。现有的情感分析方法往往局限于词典分析等传统方法，而潜城模型则具有更高的准确度和实用性。
2.提高企业的产品品质和服务水平。研究结果可以帮助企业及时了解和分析消费者对产品和服务的看法和评价，以及改进策略和效果。
3.推进学术界的研究和教育。本研究所采用的潜城语义模型在文本挖掘和情感分析领域拥有广泛的应用前景，对学术界的研究和教育也具有重要的推动作用。
五、参考文献
1.杨军,张志华.潜城语义分析[M].机械工业出版社,2010.
2.曹乐圣,徐凸向.情感词计算研究综述[J].现代计算机,2011(6):23-26.
3.刘挺,陈文斌,谷清超.潜城语义理论及其在金融资讯分类中的应用[J].计算机应用研究,2008,25(1):10-13.