商品評(píng)價(jià)信息的中文情感分析——以華為手機(jī)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)為例.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，正逐漸迎來(lái)了大數(shù)據(jù)時(shí)代，越來(lái)越多的人習(xí)慣于將自己的想法、感受發(fā)布到網(wǎng)上，尤其是網(wǎng)購(gòu)的興起所帶來(lái)的海量的信息評(píng)論，對(duì)于這些能反映消費(fèi)者情感傾向的信息進(jìn)行分析挖掘，已成為商家改進(jìn)產(chǎn)品、提升競(jìng)爭(zhēng)力不可或缺的手段。毫無(wú)疑問(wèn)，良好的用戶(hù)評(píng)論是商家的一項(xiàng)無(wú)形資產(chǎn)、無(wú)成本的廣告;然而不理想的用戶(hù)評(píng)論，則會(huì)大大減低商家信譽(yù)。因此商家需要及時(shí)地搜集消費(fèi)者對(duì)其商品的評(píng)論信息進(jìn)行必要挖掘分析，以便發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的不足之處，采取有效措施提高

2、商品質(zhì)量，以形成一個(gè)良好的評(píng)價(jià)信息。然而，網(wǎng)購(gòu)評(píng)論文本信息的迅速增長(zhǎng)，其量之大很難依靠人工的方式進(jìn)行收集、處理、分析。而且這些文本信息大部分是用非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的方式呈現(xiàn)的，這樣就更加增加了分析的難度。目前來(lái)看，較為理想的處理方法是選擇文本挖掘下的情感分析技術(shù)來(lái)解決此類(lèi)問(wèn)題。
　　本文正是基于情感分析技術(shù)這一當(dāng)前熱點(diǎn)分析方法，并以華為榮耀手機(jī)這個(gè)以互聯(lián)網(wǎng)思維營(yíng)銷(xiāo)的產(chǎn)品為例，利用python軟件從海量評(píng)論語(yǔ)料中爬取相關(guān)有用信息，并

3、對(duì)這些信息進(jìn)行處理分析，以此幫助商家深入了解消費(fèi)者的真實(shí)需求，發(fā)現(xiàn)目前產(chǎn)品的不足之處。而后，通過(guò)更加人性化的產(chǎn)品設(shè)計(jì)來(lái)贏得顧客的青睞，從而獲得行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
　　本文主要研究過(guò)程主要分為四個(gè)環(huán)節(jié)。首先，利用python獲取相關(guān)評(píng)論信息的抽樣數(shù)據(jù);然后，基于結(jié)巴分詞算法對(duì)爬取的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行切句、分詞、詞性標(biāo)注和哈工大LTP平臺(tái)的依存句法分析等預(yù)處理工作;接著，探討比較了基于詞性標(biāo)注與依存句法兩類(lèi)方法在特征詞、情感詞對(duì)抽取方面的優(yōu)劣;最