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面向评价对象的商品评论情感倾向性分析研究的任务书
背景与意义：
随着电商平台的普及和发展，商品评论已经成为了消费者选择和购买商品的重要依据。而随着评论数量的不断增加，如何有效地挖掘其中的价值变得尤为关键。情感分析是一种利用自然语言处理技术挖掘文本情感的方法，在品牌声誉管理、产品开发、营销策略制定等方面具有重要作用，已经成为了很多企业的重要研究方向。因此，为了更好地把握消费者的需求和反馈，进行基于情感分析的商品评论情感倾向性研究，对于企业提升自身品牌形象和满足消费者需求具有重要作用。
任务描述：
本研究旨在利用自然语言处理技术，对面向评价对象的商品评论进行情感分析，并研究其情感倾向性，具体任务包括以下几点：
1.数据收集：收集面向评价对象的商品评论数据，并对数据进行筛选和加工，确保数据质量和准确性。
2.文本预处理：对评论文本进行分词、去停用词、词性标注等操作，以便后续情感分析的处理。
3.情感分析：采用情感分析技术，对评论文本进行情感判断，即对于每一条商品评论，确定其是否具有情感色彩以及情感色彩的种类（如正面、中性、负面等）。
4.情感倾向性研究：根据情感分析结果，对于每个评价对象，计算其正面评价比例、负面评价比例以及中性评价比例，从而得出该对象的情感倾向性。同时，可以结合情感分析结果，分析评价对象的优缺点，为产品开发和营销策略制定提供参考。
5.结果展示：将分析结果进行可视化处理，展示评价对象的情感倾向性以及其在各类评论中的情感占比。
任务范围：
本研究所研究的商品评论为面向评价对象的评论，即针对某一个具体的商品进行评论的文本数据。任务的数据来源可以来自于网络上的电商网站、社交媒体平台等。
研究的具体对象可以是某类产品、某品牌产品，也可以是某款具体的产品。
任务难点：
1.情感分析的准确性不能完全保证，因为情感是一种主观性很强的体验，各类文本对不同人的情感体验也可能不同。
2.商品评论文本中可能存在一些词语、表达方式不规范或不完整的情况，需要进行一定的预处理。
3.不同的评价对象可能存在很大的差异性，需要针对具体的评价对象设计相应的情感特征词和情感标准，以保证情感分析的准确性和可靠性。
任务计划：
1.数据收集：1周
2.文本预处理：2周
3.情感分析：2周
4.情感倾向性研究：2周
5.结果展示：1周
6.编写论文：2周
总计时间：10周
参考文献：
1.Pang,B.,&Lee,L.(2008).Opinionminingandsentimentanalysis.Foundationsandtrends®ininformationretrieval,2(1-2),1-135.
2.Liu,B.(2012).Sentimentanalysisandopinionmining.Morgan&ClaypoolPublishers.
3.Zhang,W.,Li,B.,&Wang,H.(2011).Textsentimentanalysisbasedonsentimentlexiconandrules.ExpertSystemswithApplications,38(7),9638-9645.
4.Tong,X.,Zhang,W.,Huang,X.,&Zhu,X.(2015).Atopicsentimentanalysismethodforreputationmanagementonsocialmedia.DecisionSupportSystems,74,24-32.