1. 本方案面向谁，解决了什么问题
- 面向对象：本方案主要面向商家和企业用户以及消费者。
- 解决问题：针对当前主流平台上情感识别能力的局限性，开发了一套细粒度属性级情感分析系统。该系统能够挖掘顾客对商品及服务各个特定特性的情感响应，为商家与企业用户提供改进产品与服务的依据，同时辅助消费者做出更为明智的消费选择。

2. 相比于市场常规方案，本方案有哪些特点
- 技术先进性
- 采用先进的深度学习架构和模型：依托百度公司开源的深度学习架构PaddlePaddle以及其配套的PaddleNLP开发库，定制训练了基于SKEP模型的细粒度属性级情感分析算法。SKEP模型通过创新性的情感预训练任务设计，如情感配对预测、情感词汇预测以及词汇极性预测等手段，有效利用了未标记语料库中蕴含的情感信息资源进行模型训练，提高了情感分析的准确性。
- 结合多种先进技术实现前后端分离架构：前端界面构造上，选用Vue.js结合Element UI框架构建出直观易用的人机交互界面；后端架构层面，则借助FastAPI框架构建了高效且稳定的API接口体系，同时通过集成Axios工具，保障了前后端数据实时准确地同步交换。这种前后端分离的架构使得系统具有更好的可维护性和扩展性。
- 功能优势
- 细粒度情感分析能力：能够对用户评论文本内针对特定属性进行精细化的情感极性判断，不同于市场上一些仅能进行粗粒度情感分类的方案。
- 单条文本和批量文本处理能力兼具：系统既能高效解析单条文本的情感倾向，又能处理Excel文件中包含的多条用户评论数据，精准抽提其中各属性对应的情感倾向，并在预设的时间阈值内反馈详尽的分析结果表。

3. 方案的产品组成或技术选型
- 产品组成：由前端界面和后端架构组成。前端提供直观易用的交互界面，用于评论数据的输入展示和情感分析结果的输出；后端则负责数据处理和分析，包括模型训练、加载和情感分析算法的实现。
- 技术选型
- 深度学习框架：PaddlePaddle作为后端算法的基础深度学习框架，集成了动态图与静态图执行模式，具备完善且高度优化的基础模型库，为模型研发提供了便利。
- 自然语言处理开发库：PaddleNLP用于简化自然语言处理任务实施步骤，集结了一系列预训练模型、一致高效的API界面以及多元化的模型构件，强化了对大规模文本数据处理的支持能力。
- 前端框架：Vue.js和Element UI用于构建前端界面，Element UI提供了多样化的互动组件和协调一致的设计美学，Vue.js具有良好的可扩展性和组件化特性，二者结合能够高效构建兼具视觉吸引力和全面功能性的用户界面。
- 后端框架和工具：FastAPI作为后端框架用于构建API服务，充分利用Python 3.6+版本中的类型提示功能，具备较低的学习门槛和高生产效率优势，并自动生成功能齐全的交互式API文档。Axios作为HTTP通信库用于连接后端API，实现前后端的数据交互，具有跨浏览器和Node.js双平台运作、请求与响应拦截及数据转化等功能。