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文档简介

基于句法树模式的产品评论意见挖掘研究的开题报告一、研究背景及意义在互联网时代，用户对产品的评论已经成为了消费者决策的重要参考依据。随着商品数量的增多，消费者在通过用户评论了解商品质量、服务等方面的细节时，面临的瓶颈问题也逐渐突出，过多的评论或者评论质量不高都会对其产生困扰。传统的产品评论挖掘方法，多数是基于词袋模型，这种方法仅仅考虑了单词的统计，忽略了单词之间的语法结构关系，这导致了在实际应用中出现的互为矛盾、无法处理情感反转等问题。因此，基于句法树模式的产品评论意见挖掘研究对于提升用户体验，促进企业发展，具有重要的现实意义。二、研究内容1.挖掘目标本研究旨在通过句法树模式挖掘消费者对于产品的意见，包括产品优点、缺点等。2.关键技术a.句法树生成通过对评论进行自然语言处理，得出句法树结构，利用句法树与词性标注的结果，对句子进行分词和命名实体识别，同时根据句子结构进行筛选和组合。b.意见识别在句法树中，对于某个节点，只要其具有形容词或者副词等情感词，即说明该节点所表示的是一个意见。c.填充识别填充词是一些连词或者介词等虚词，虽然不具备情感色彩，但在句子的情感色彩中扮演了重要的辅助角色。因此，在进行情感分析时需要将其纳入考虑范围。3.具体实现方案a.数据来源本研究采用爬虫抓取淘宝等购物网站某一款商品的评论数据作为调研对象。b.技术工具本研究采用Python语言，使用jieba分词、StanfordParser、PyStanfordDependencyParser等Python工具包进行句法树生成及意见、填充识别。c.实验内容对部分商品评论进行分析，探索出其中的产品优缺点，验证句法树模式在产品评论挖掘中的效果及实用性。三、研究预期成果基于句法树模式的产品评论意见挖掘研究，可预期取得以下成果：1.开发一种基于句法树模式的情感分析算法，能够提高产品评论的有效性和准确性。2.固化一种新的从句法树模式出发的产品评论挖掘范式，为行业提供新的思路。3.建立一种从句法树模式出发的产品评论数据分析体系，为各大电商平台更好地利用号称充满信息量的产品评论提供技术支持。四、研究计划阶段一：文献调研，确定关键技术。阶段二：数据收集，通过爬虫收集一定量的购物网站商品评论数据，并进行预处理。阶段三：设计实验方案，并根据设计方案对句法树模式进行建模。阶段四：利用已有工具，根据方案实现基于句法树模式的情感分析算法，以及在某款商品上的实际应用。阶段五：对实验结果进行分析，总结发现，并针对实验结果展开讨论。阶段六：撰写研究报告，进行论证证明及

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