电商评论数量庞大，商家难以及时发现差评集中点，人工阅读效率低且主观性强。
构建中文评论情感分类模型，提供单条预测与批量分析，输出情感分布与关键词，辅助商家改进。
| 语言 / 框架 | Python 3.8+、Django 4.2 / Flask |
|---|---|
| 数据库 | MySQL 5.7 及以上 |
| 前端 | Bootstrap 5 或 Vue3 |
| 开发工具 | PyCharm / VS Code |
| 第 1–2 周 | 选题与调研，完成开题报告 |
|---|---|
| 第 3–4 周 | 需求分析与系统总体设计 |
| 第 5–6 周 | 数据库设计与原型页面 |
| 第 7–9 周 | 核心功能模块开发 |
| 第 10–11 周 | 扩展功能与前后端联调 |
| 第 12–13 周 | 系统测试与缺陷修复 |
| 第 14–15 周 | 撰写论文初稿 |
| 第 16 周 | 论文修改、定稿与答辩准备 |
反讽与隐晦表达的分类难度；批量预测的性能。