基于深度学习的情感文本细粒度实体抽取研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述一、 论文研究背景与意义随着电子商务平台的日趋发展成熟，人们习惯在网络上浏览信息并发表评论，由此便产生了海量的文本评论信息。

目前，各大电商平台中都包含消费者对产品发表评价的接口，用于接收消费者使用产品过后的体验评价，这成为平台得到用户的意见反馈的重要方式。

对于正需要购买产品的消费者而言，超过 90%的用户会在购买前去大量阅读以往购买者的消费评价，并去和其他相同产品在自身关注的产品特征方面进行对比，如此看来产品的细粒度维度的属性特征更受用户看重，然而，对于海量的产品评价数据，人工很难进行大量的查阅。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一、 研究目的本文主要对细粒度商品评论中商品属性与观点的抽取和细粒度情感极性分析两个任务进行研究。

通过对产品评价的细粒度意见挖掘的研究，可以得到用户在产品的细粒度维度上的观点态度和情感倾向等意见信息。

这对电商平台购买者来说，可以方便的查阅感兴趣的产品特征；对电商平台的商家来说，可以实时的获取到消费者的意见反馈，有利于自身产品的品牌建设和商业决策。