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中文网络评论的产品特征提取及其情感倾向判定的任务书
任务书
一、任务背景
随着互联网的普及，网络评论已经成为一种重要的社交行为。在普及的同时，网络评论已经成为了一个巨大的数据来源，可以用来分析人们对特定产品、事件或社会问题的态度。在这个背景下，通过对中文网络评论的特征提取和情感倾向判定，可以用来了解人们的态度及其原因，同时为企业、政府等提供参考，改善自身的产品、服务或政策。
二、任务要求
基于中文网络评论数据，设计并实现一个系统来完成以下任务：
1.中文网络评论的特征提取：该系统需要从中文网络评论中自动抽取出与待分析产品相关的特征，包括产品的优势、劣势、功能、设计等方面。
2.中文网络评论的情感倾向判定：该系统需要从中文网络评论中判断出评论者的情感倾向，包括正面的、负面的或中性的情感。
3.正确性：该系统需要具有较高的特征提取准确率和情感倾向准确率，以保证结果的可靠性和权威性。
三、实施步骤
1.收集中文网络评论数据，并建立一个包含评论文本、评论日期、评论来源等信息的数据库。
2.设计和实现一个基于机器学习的特征提取和情感倾向判定算法，包括特征提取模型、情感词典、词向量模型等，并通过该算法提取和分析所收集的数据。
3.针对实际场景中的不同需求，对上述算法进行持续优化，并进行实验验证。
4.基于所收集的数据和算法分析结果，撰写研究报告，并提供相关建议和思考。
四、评估指标
1.特征提取准确率：通过对所提取的特征进行人工评估，计算得出准确率，以确保准确率最高，可靠性最大。
2.情感倾向准确率：通过对所抽取的情感进行人工评估，计算得出准确率，以保证结果的准确性和数据权威性。
3.系统交互性：基于用户口感，评估系统界面及操作便捷度，以确保系统的优良用户体验。
五、时间安排
1.收集和整理数据：2周
2.设计和实现算法：4周
3.系统优化和验证：2周
4.研究报告撰写：2周
六、参考文献
1.朱洁，王大伟.基于词典的情感分析研究综述[J].情报科学,2015,33(6):116-124.
2.夏丽敏.情感分析的研究现状及发展趋势[J].贵州大学学报,2018,36(4):76-81.
3.李俊成,宁泽宏.自然语言处理技术的研究进展及应用展望[J].计算机科学与探索,2013,7(1):13-22.
4.魏锦兴,费文华.中文情感分析技术综述[J].计算机研究与发展,2012,49(11):2259-2280.