基于互联网的中文产品评论挖掘技术研究的开题报告

基于互联网的中文产品评论挖掘技术研究的开题报告一、研究背景及意义随社会经济的发展，消费者对于产品质量、性能、服务等方面要求越来越高，而网络上存在着海量的产品评论信息，这些信息包含了消费者对于产品的真实体验和评价，可以为消费者购买产品提供参考和决策支持。因此，挖掘和分析产品评论信息对于企业改进产品设计和服务质量、提高消费者满意度以及促进消费者购买行为具有重要的研究意义和应用价值。在中文市场上，产品评论信息量庞大、分布广泛、信息质量不一，如何挖掘和分析这些信息，成为了企业和研究者们所面临的问题。近年来，互联网技术的发展和自然语言处理技术的成熟，为产品评论信息的挖掘和分析提供了新的方法和手段。因此，本研究旨在基于互联网的中文产品评论挖掘技术，提高产品评论信息的利用价值，为企业和消费者提供更好的产品信息服务和决策支持。二、研究内容和方法本研究的主要内容为：1.研究互联网产品评论挖掘和分析的相关理论和方法。包括自然语言处理、信息抽取、文本分类、情感分析等方面的技术原理、应用场景和发展现状等。2.设计和实现中文产品评论自动抽取和处理系统。利用Python等编程语言和相关工具库，实现产品评论信息的自动抽取、清洗、分析和可视化。3.基于实际数据集，验证所设计和实现的中文产品评论挖掘和分析系统的效果和实用性。本研究所采用的研究方法主要包括：1.文献分析法。分析互联网产品评论挖掘和分析的相关理论和方法，起草研究文献综述。2.实验研究法。设计和实现中文产品评论自动抽取和处理系统，利用实际数据集进行实验和验证系统的效果和实用性。三、预期研究结果本研究预期达到如下结果：1.对互联网产品评论挖掘和分析的相关理论和方法进行深入的研究和分析，对于该领域的理论研究具有一定的贡献。2.实现一个中文产品评论自动抽取和处理系统，提高产品评论信息的利用价值和消费者购买决策支持，对于企业改善产品设计和服务质量具有一定的应用价值。3.验证中文产品评论挖掘和分析系统的效果和实用性，提出相应的优化和改进意见，为后续相关研究提供参考和借鉴。四、研究进度安排本研究的进度安排如下：1.前期准备与文献调研（2个月）2.系统设计与实现（4个月）3.数据分析与结果展示（2个月）4.论文撰写与论文答辩准备（4个月）五、参考文献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.