基于电商评论情感分析的商品评价开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1研究背景和意义

在现如今电子商务的快速发展下，网络购物的体系也逐渐健全，原来越多的人更倾向于网购。但由于网购产品的信息不对称性，人们不仅依靠商家自身对产品的介绍，更依靠购买过产品的顾客对商品的评价。有很多真实的评论会给顾客提供有价值的参考，然而“不真实”，或者是矛盾的评价通常会误导客户，比如“刷好评”、“高分差评”等现象。此外，快速累积的评价通常让顾客难以在短时间内提取关键信息，因此对商品评价的文本挖掘显得尤为重要，可让客户在短时间内迅速了解产品的关键信息，以助于购买决策。

情感分析是对文本的上下文挖掘，它可以识别并提取商品评价中的主观信息。通常情况下，根据文本粒子的不同，可以分为词语级、句子级、篇章级三个研究层次。由于存在的短句评论，句子级和篇章级的情感分析不足以体现精细情感分析，因此，词语级的文本挖掘变成重点。精细情感分析（fine-grain sentiment analysis survey）是基于对象的情感分析，对象情感词（sentiment word）包括是形容词、副词、动词和名词，可以使用基于词典、网络和语料库的分析方法对这些词语进行提取。

2. 研究的基本内容与方案

2.1论文大纲

第1章 绪论

1.1 选题背景和意义

3. 研究计划与安排

第1-4周：收集和整理资料。

第5-6周：拟定提纲，提交开题报告。

第7-13周：撰写论文初稿和修改稿，保持与指导教师的沟通。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 向黎. 基于消费者评价的商品特征提取及情感分析研究[d]. 电子科技大学, 2019.

[2] wei j, liao j, yang z, et al.bilstm with multi-polarity orthogonal attention for implicit sentimentanalysis[j]. neurocomputing, 2020,383: 165-173.

[3] lawani a, reed m r, mark t, etal. reviews and price on online platforms: evidence from sentiment analysis ofairbnb reviews in boston[j]. regional science and urban economics, 2019,75:22-34.