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基于情感描述简化的属性级情感分类研究的任务书
任务书：基于情感描述简化的属性级情感分类研究
一、背景
在互联网时代，人们通过电商平台等途径获取商品信息，往往需要参考其他人的评价和评论。然而，评价和评论中包含着大量的情感信息，较为复杂，往往需要消耗较大的人力物力进行处理和分析，因此，如何有效地分析和处理这些情感信息，成为了一个重要的研究方向。
二、研究目的
本研究旨在探究基于情感描述简化的属性级情感分类方法，即对商品的不同属性进行情感分类，以便消费者在购买之前对该商品的情感有一个全面而深入的了解，对电商平台提供优化服务，同时帮助商家对商品的缺点及时改进。
三、研究内容
1.分析情感信息的处理方法和技术，包括情感预处理、特征抽取、特征选择等方面的技术；
2.探究不同属性之间的关系，并确定合适的分类级别，建立属性级情感分类模型；
3.分析属性级情感分类模型的有效性和稳定性，并据此在电商平台进行实际应用尝试；
4.对模型进行优化，提高模型的准确性和普适性。
四、研究方法
本研究采用文本挖掘和机器学习技术。具体流程如下：
1.从电商平台中收集大量的商品评价数据，包括评价文本及其对应的商品属性；
2.预处理文本数据，进行文本清洗，分词，词性标注等操作；
3.提取文本特征，采用词袋模型和TF-IDF等方法；
4.通过样本训练，建立属性级情感分类模型；
5.对模型进行优化，包括特征选择、参数调优等；
6.将模型应用于实际场景，进行测试和效果评估。
五、预期成果
本研究的预期成果有：
1.建立一种基于情感描述简化的属性级情感分类方法，能够有效地处理大量的情感信息；
2.构建一种可靠的属性级情感分类模型，对商品情感进行全面有效的分析；
3.对模型进行优化，提高模型的准确性和普适性；
4.在电商平台中进行实际应用尝试，提高商家的服务质量和用户的购物体验。
六、研究计划
本研究计划分为以下四个阶段：
1.阶段一：文献研究（1个月）
收集、阅读和分析相关文献，了解情感分类的最新研究方法和技术。
2.阶段二：数据采集和预处理（2个月）
从电商平台中采集大量的商品评价数据，并进行文本清洗、分词、词性标注等预处理工作。
3.阶段三：模型建立与优化（3个月）
建立属性级情感分类模型，并优化模型的准确性和普适性。
4.阶段四：实验结果分析和论文撰写（2个月）
对实验结果进行分析、总结和撰写研究论文。
七、参考文献
1.刘知远,赵军彪.情感分类及其研究现状[J].计算机科学,2018,45(7):1-4.
2.JiangliuYunfang,YangQinglong,LiQing.基于属性规约和多义词分类的情感分析方法[J].中文信息学报,2017,31(5):31-39.
3.陆威,徐露,吴先进,等.基于属性分析的网络评论情感分析[J].数据分析与知识发现,2017,1(9):23-31.
4.LiJM,HuangGQ,GuJF.基于支持向量机和特征选择的中文评论情感分析[J].科技管理研究,2017,37(18):85-89.
5.李涛,丁彦平,杨光华,卜克.基于深度学习的情感分析综述[J].计算机研究与发展,2018,55(10):2150-2165.