近年来，泛起了大宗基于商品评价系统、基于大数据处置惩罚要领的市场反响机制的研究，受限于之前自然语言处置惩罚能力缺乏，以及样本数据过少带来的误差过大等局限，对市场和公司的剖析表达尚未取得有力的希望。本次研究旨在综合使用最新的自然语言处置惩罚手艺和行业知识图谱手艺，解决上述问题，选择电子商务网站和社交媒体上的热门商品作为详细研究工具，收罗全网海量的舆情数据和评价数据，辅助以调研问卷数据作为增补，通过深度迁徙学习等自然语言处置惩罚基础举行深入挖掘，构建对应行业的知识图谱，从而形成该商品和该行业的市场聆听机制，周全和真实地反应行业和公司的真真相形，为企业和行业的综合研判提供支持，并对未来趋势做出展望。
