商品評價信息的中文情感分析——以華為手機(jī)評價數(shù)據(jù)為例.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，正逐漸迎來了大數(shù)據(jù)時代，越來越多的人習(xí)慣于將自己的想法、感受發(fā)布到網(wǎng)上，尤其是網(wǎng)購的興起所帶來的海量的信息評論，對于這些能反映消費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、提升競爭力不可或缺的手段。毫無疑問，良好的用戶評論是商家的一項無形資產(chǎn)、無成本的廣告;然而不理想的用戶評論，則會大大減低商家信譽。因此商家需要及時地搜集消費者對其商品的評論信息進(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，以形成一個良好的評價信息。然而，網(wǎng)購評論文本信息的迅速增長，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)來解決此類問題。
　　本文正是基于情感分析技術(shù)這一當(dāng)前熱點分析方法，并以華為榮耀手機(jī)這個以互聯(lián)網(wǎng)思維營銷的產(chǎn)品為例，利用python軟件從海量評論語料中爬取相關(guān)有用信息，并

3、對這些信息進(jìn)行處理分析，以此幫助商家深入了解消費者的真實需求，發(fā)現(xiàn)目前產(chǎn)品的不足之處。而后，通過更加人性化的產(chǎn)品設(shè)計來贏得顧客的青睞，從而獲得行業(yè)競爭力。
　　本文主要研究過程主要分為四個環(huán)節(jié)。首先，利用python獲取相關(guān)評論信息的抽樣數(shù)據(jù);然后，基于結(jié)巴分詞算法對爬取的評論數(shù)據(jù)進(jìn)行切句、分詞、詞性標(biāo)注和哈工大LTP平臺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)注與依存句法兩類方法在特征詞、情感詞對抽取方面的優(yōu)劣;最