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观点挖掘中评价对象抽取方法的研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网的普及和发展，人们在进行消费决策时越来越依赖于网络上的信息。而针对同一产品或服务，不同人会有不同的评价和观点，这些反馈对于其他消费者的决策有着重要的影响。因此，对于这些评价和观点进行挖掘和分析，对于企业做好市场战略具有重要意义。评价对象抽取作为情感分析、观点挖掘等任务的重要环节之一，也成为了研究热点。
二、研究目的
本文旨在探讨基于自然语言处理的评价对象抽取方法，通过对比不同的抽取算法，找到适合针对不同领域和文本类型的评价对象抽取模型。
三、研究方法
1、文献综述
通过检索CNKI、Wanfang和WebofScience等数据库，了解国内外学者在评价对象抽取方面的研究现状，研究和总结评价对象抽取的算法和方法，确定研究方向。
2、数据收集和预处理
选择两个具有代表性的领域（电商和餐饮）作为数据来源，使用爬虫程序收集相关的评价数据，并对数据进行预处理，包括去除标点符号、停用词和非中文字符，分词等。
3、评价对象抽取算法实现
基于机器学习的算法包括SVM、CRF、HMM等；基于词典的算法包括基于规则、基于统计等。利用这些算法，提取出句子中的评价对象，并比较它们的效果。
4、实验设计和结果分析
将实验文本分为训练集和测试集，可以采取交叉验证、留出法等方法对算法进行评估。根据实验结果，分析不同算法的精确度、召回率和F值等性能指标。
四、论文结构
本文共分为以下四个部分：
第一部分为绪论，介绍研究背景、选题目的、研究方法和论文结构。
第二部分为文献综述，主要介绍评价对象抽取的相关研究成果，并对其进行归纳总结。
第三部分为研究方法，包括数据收集和预处理、评价对象抽取算法实现和实验设计。
第四部分为结论和展望，总结本文的研究成果和不足，并对未来的研究方向提出展望。
五、参考文献
陈艳华,孙盈盈,高峰,等.基于规则模板和迭代学习的中文名词性评价对象自动抽取[C]//计算语言学第二十二届年会论文集.中国计算语言学学会(CNCL).,2018.
刘勇.基于分布式模型的中文情感评价对象抽取[J].计算机科学与探索,2017(03):491-499.
BaccianellaS,EsuliA,SebastianiF.Multi-facetratingofproductreviews[C]//Proceedingsofthe4thInternationalConferenceonLanguageResourcesandEvaluation(LREC2004).2004.
党建新.面向电商网站的中文评价对象抽取技术[J].安徽大学学报(自然科学版),2016,40(4):51-58.