基于互聯(lián)網(wǎng)的中文產(chǎn)品評論挖掘技術(shù)研究的開題報(bào)告

基于互聯(lián)網(wǎng)的中文產(chǎn)品評論挖掘技術(shù)研究的開題報(bào)告一、研究背景及意義隨社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，消費(fèi)者對于產(chǎn)品質(zhì)量、性能、服務(wù)等方面要求越來越高，而網(wǎng)絡(luò)上存在著海量的產(chǎn)品評論信息，這些信息包含了消費(fèi)者對于產(chǎn)品的真實(shí)體驗(yàn)和評價(jià)，可以為消費(fèi)者購買產(chǎn)品提供參考和決策支持。因此，挖掘和分析產(chǎn)品評論信息對于企業(yè)改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)質(zhì)量、提高消費(fèi)者滿意度以及促進(jìn)消費(fèi)者購買行為具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。在中文市場上，產(chǎn)品評論信息量龐大、分布廣泛、信息質(zhì)量不一，如何挖掘和分析這些信息，成為了企業(yè)和研究者們所面臨的問題。近年來，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和自然語言處理技術(shù)的成熟，為產(chǎn)品評論信息的挖掘和分析提供了新的方法和手段。因此，本研究旨在基于互聯(lián)網(wǎng)的中文產(chǎn)品評論挖掘技術(shù)，提高產(chǎn)品評論信息的利用價(jià)值，為企業(yè)和消費(fèi)者提供更好的產(chǎn)品信息服務(wù)和決策支持。二、研究內(nèi)容和方法本研究的主要內(nèi)容為：1.研究互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品評論挖掘和分析的相關(guān)理論和方法。包括自然語言處理、信息抽取、文本分類、情感分析等方面的技術(shù)原理、應(yīng)用場景和發(fā)展現(xiàn)狀等。2.設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)中文產(chǎn)品評論自動抽取和處理系統(tǒng)。利用Python等編程語言和相關(guān)工具庫，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品評論信息的自動抽取、清洗、分析和可視化。3.基于實(shí)際數(shù)據(jù)集，驗(yàn)證所設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的中文產(chǎn)品評論挖掘和分析系統(tǒng)的效果和實(shí)用性。本研究所采用的研究方法主要包括：1.文獻(xiàn)分析法。分析互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品評論挖掘和分析的相關(guān)理論和方法，起草研究文獻(xiàn)綜述。2.實(shí)驗(yàn)研究法。設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)中文產(chǎn)品評論自動抽取和處理系統(tǒng)，利用實(shí)際數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和驗(yàn)證系統(tǒng)的效果和實(shí)用性。三、預(yù)期研究結(jié)果本研究預(yù)期達(dá)到如下結(jié)果：1.對互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品評論挖掘和分析的相關(guān)理論和方法進(jìn)行深入的研究和分析，對于該領(lǐng)域的理論研究具有一定的貢獻(xiàn)。2.實(shí)現(xiàn)一個(gè)中文產(chǎn)品評論自動抽取和處理系統(tǒng)，提高產(chǎn)品評論信息的利用價(jià)值和消費(fèi)者購買決策支持，對于企業(yè)改善產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)質(zhì)量具有一定的應(yīng)用價(jià)值。3.驗(yàn)證中文產(chǎn)品評論挖掘和分析系統(tǒng)的效果和實(shí)用性，提出相應(yīng)的優(yōu)化和改進(jìn)意見，為后續(xù)相關(guān)研究提供參考和借鑒。四、研究進(jìn)度安排本研究的進(jìn)度安排如下：1.前期準(zhǔn)備與文獻(xiàn)調(diào)研（2個(gè)月）2.系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)（4個(gè)月）3.數(shù)據(jù)分析與結(jié)果展示（2個(gè)月）4.論文撰寫與論文答辯準(zhǔn)備（4個(gè)月）五、參考文獻(xiàn)1.Xu,F.,Liu,Y.,&Lv,Y.(2017).AdeeplearningbasedapproachtoproductfeatureextractionfromAmazoncustomerreviews.Neurocomputing,262,82-95.2.Zhang,J.,Zhang,K.,&Wan,X.(2018).Aspect-basedsentimentanalysisbasedonneuralnetworkswithattentionmechanism.InformationSciences,463,283-296.3.Zheng,F.,Chen,C.,Shang,J.,&Zhang,B.(2020).ProductTopicExtractionUsingTopic-AttentionModelsonE-CommercePlatforms.ACMTransactionsonInformationSystems,38(1),1-27.4.Hirschberg,J.,&Manning,C.D.