产品评论挖掘研究综述.
在线评论研究现状综述及未来展望
中国市场 ２ ０ １ ７ 年第 １ ６期 （ 总第 ９ ３ ５ 期）
在 线 评 论 研 究 现 状 综 述 及 未 来 展 望
徐 慧 ，康 丽
（ 三江学院 商学院 ，江苏 南京 ２ １ ０ ０ １ ２ ）
［ 摘 要 ］ 随着移动 互联 网技 术的飞速发展 ，网络购物成为人们购物 时的一种重要 选择。 消费者利用 网络 来分 享产 品的 相关信息 ，潜在 消费者依据 购买者的评价信 息 ，做 出是 否购 买的决策 ，在线评论对 消费者购物 决策的影响 日趋 重要 。文章通 过对在线评论 内涵、在 线评论特征指标及 对消 费者购 买决策的影响 、在线评论对企 业经营活动 的影响 这三个方面的研 究成果 进行梳理 ，指 出现有研 究存在 不足 并展 望未来研 究方向或重点。
［ 关键 词］在 线评论 ；特征 指标 ；购买决策 ；综述
［ Ｄ Ｏ１ ］１ ０ ． １ ３ ９ ３ ９ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｚ ｇ ｓ ｃ ． ２ ０ １ ７ ． １ ６ ． ０ １ ４ ２ ０ １ ６年 ６月中 国互联 网络信息 中心 （ 以下简称 Ｃ Ｎ Ｎ Ｉ Ｃ） 发布 的 ４ ２ ０ １ ５年 中国网络 购物 市场 研究 报告 》 中指 出，在
买 意愿 。 在线 评 论 中 可 能存 在 一 些 无 效 甚 至 恶 意 的评 论 ，对 消 费 者决 策 产 生 一 定 负 面 影 响 ，因 而 ，在 线 评 论 的有 用 性 越
或负 面的评论 。 而郭 国庆等 （ ２ ０ １ ０ ）认为在 线评论 是 由网
络购物消 费者 发表在互 联网上 ，涉及对产品或服务 的满意 和 抱怨 ，或 内 心 对 该 商 品 的 使 用 感 觉 的 表 达 。 【 张 小 娟 （ ２ ０ １ ５ ）认为在线评论是消 费者在 网站上发 布 的，关 系产 品
在线评论对消费者购买行为的研究综述
在线评论对消费者购买行为的研究综述李丽（武汉大学湖北·武汉430079）摘要近年来，网络的迅速发展推动以网络为载体的口碑传播飞速增长，在线评论作为口碑传播的一种新形式，为学术研究提供了新的内容：在网络环境中，在线评论以文本形式出现，看得见、可复制的特征为学者们利用内容分析，模拟其影响消费者的真实过程提供了方便，引起实践界和理论界的重视。
本文将对国内文献进行综述，以分析总结我国近年来研究在线评论对消费者购买意愿影响机制的情况。
关键词在线评价消费者购买意愿中图分类号：F713.5文献标识码：A0引言在线评论是指消费者在购物网站或者其他评论网站、论坛根据自己的亲身体验或他人的经历对某种产品或服务发表的正面或负面的看法。
这一定义也强调了在线评论的易获取性，因此在线评论拥有其它口碑形式所不能比拟的易获取性优势，已成为消费者购买决策过程中最具影响力的信息来源之一。
在我国文化环境下，消费者做出购买决策时在很大程度上受到他人的影响，在线评论对消费者购买决策的影响也备受国内学者的关注。
通过掌握在线评论的特征，消费者可以知晓人们对商品优劣的评价，识别和摒除在线评论中由外部动机带来的主观偏差，优化购买决策。
可以帮助网络商家重视网站投资，识别在线评论各因素影响重要程度，探明在线客户评论对消费者购买决策的影响机理，使其按照趋利避害原则控制在线评论传播的影响力，提高其竞争优势。
1在线评论对消费者购买行为的研究综述在线评论与消费者购买意愿二者之间的关系。
对于在线评论对消费者购买意愿的影响的研究，早期主要集中于从在线评论的特征出发来研究其影响。
随着研究的深入，学者们开始对在线评论对消费者购买意愿影响的内在因素进行实证研究，本文从在线评论特征、消费者特征和二者关系之间中介或调节因素三个角度进行归纳，具体如下：（1）从在线评论特征的角度。
龚诗阳、刘霞、赵平等人从评论数量、评论效价和评论差异三个方面（以在线图书为例）研究了在线评论对消费者购买的影响。
在线评论研究综述：基于细粒度情感分析视角
35摘要：在电子商务服务中，用户的在线评论对消费者的购买决策与商家行为的影响日益凸显，如何利用这一重要的在线文本数据去挖掘用户的情感倾向成为学界以及业界关注的焦点。
经过文献整理，本文梳理出一个在线评论的细粒度层次情感分析业务流程，基于这一流程分析了本领域的研究与发展现状，为未来的研究提供参考。
关键词：在线评论；文本挖掘；情感分析引言近年来我国电子商务飞速发展，各类电商平台大量崛起，据国家统计局统计数据显示：2017年网上零售额达到71751亿元，同比2016年增长32.2%。
伴随电子商务的不断普及以及平台逐步完善的业态功能体系，电商平台带来了大量个性化、网络化、非结构化的在线评论文本。
在线评论作为一种新型的口碑传播方式，打破了传统口碑以人际扩散为基础的时空限制，使得潜在消费者可以通过阅读评论来完善对产品的认知，辅助完成购买决策。
商家可以通过收集评论内容来分析用户对商品的态度，获取用户的喜好进而更好的为消费者服务。
基于在线评论在电子商务链条中重要的作用，国内外学者对此领域给予了极大关注，本文收集了近年国内外在线评论研究的文献成果，从情感分析视角出发，对在线评论领域的相关技术应用以及研究现状进行概述。
1、基于文本情感分析的在线评论研究信息爆炸时代，互联网的高度开放性和可追溯性使得消费者在作出网购决策前面对着海量的消费者评论，这些评论通常包含着他人有价值的观点意见，对这些包含观点的评论文本进行人工识别和分析是极其低效率的，因此自动化的文本情感分析成为当前主流的应用领域。
情感分析，是属于文本挖掘的一个细分研究领域，是指通过自然语言的处理从文本中提取出人们对于实体及其属性所表达的观点、情感、态度和情绪等[1]。
从分析的粒度层次来看可划分为粗粒度情感分析和细粒度情感分析，粗粒度情感分析包括篇章级和句子级情感分析，细粒度层次的分析则是基于评价对象及其属性的分析。
伴随着人工智能、自然语言处理技术的进步，业界对情感分析的要求逐步提高，细粒度层次的情感分析正成为当前国内外研究的热点内容，本文通过分析当前细粒度层次情感分析的业务流程来对当前在线评论研究进行概述。
面向产品评论的意见挖掘研究综述
／ பைடு நூலகம்
文章 编 号 ： １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ７ — ０ ０ １ １ － ０ ６
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ７ ． ０ ０ ３
面 向产 品 评 论 的意 见 挖 掘研 究 综 述
针 对 产 品 评 论 的 意 见 挖 掘 一 直 是 意 见 挖 掘 领 域 的 热
近年来 ． 随 着 以用 户 为 中 心 的 Ｗｅ ｂ ２ ． ０技 术 的快 速
发展 和应用 的不断扩 展 ， 人 们可 以通过微 博 、 博客 、 论 坛 、电子商务 网站等多种途径发 表 自己 的对 于某件产 品或服务 的意见 或观点 ．这些评论 信息 中包含 了用户
点。 文献『 ２ １ 认为， 意 见 是 意 见 持 有 者 针 对 某 个 实 体 或 实 体某个方 面的正面或者 负面的观点 、 态度 、 情 感 或 者 评 价． 其 中意 见 的表 达 对 象 可 以是 任 何 事 物 ， 例如 产 品 、 服务 、 事件 、 主题等 ， 意 见 的 持 有 者 可 以是 个 人 或 组 织 。 在 本 章 中 ．我 们 将 利 用 来 自 Ａ ｍ ａ ｚ ｏ ｎ ． ｃ ｎ的一 段 关 于 笔 记 本 电脑 的评 论 来 进 一 步 阐述 意 见 挖 掘 这 个 问题 “ （ １ ） 十一 月 底 打 特价 买 的 这 个 本 。 （ ２ ） 开 箱 封 条 是 完 整的 ， 货运保护措施 也很到位 。（ ３ ） 可 是 本 本 后 面 几 颗 螺 丝 有 非 常 明 显 的划 痕 ． 还 有 屏 幕 上 有 几 条 划 痕 。
京东在线评论对生鲜农产品销量影响的实证
口碑传播理论
口碑传播是影响消费者购买决策 的重要因素，在线评论作为互联 网时代的口碑传播方式，对生鲜
农产品销量具有重要影响。
信任转移理论
消费者往往将对其他消费者的信 任转移到其产品评价上，因此， 正面在线评论有助于提升消费者 对生鲜农产品的信任感，从而促
进销量增长。
研究方法与数据来
03
源
研究假设与模型构建
稳健性检验
变量替换：尝试使用其他可能的变量替换原有变量，如使用评论长度的对数替换原 评论数量，观察模型结果的变化，以验证原模型的稳健性。
子样本分析：从不同时间段、不同产品类别等角度抽取子样本进行分析，观察模型 结果是否稳定，以进一步检验模型的稳健性。
通过以上实证分析，可以全面深入地研究京东在线评论对生鲜农产品销量的影响。
对销量的影响差异。
考虑更多影响因素
03
除了在线评论外，还可以考虑其他影响因素，如价格、促销活
动等，以更全面地解析生鲜农产品销量的影响因素。
THANKS.
假设1
评论数量与生鲜农产品销量正相 关。随着评论数量的增加，生鲜
农产品的销量也会相应增加。
假设2
评论质量对生鲜农产品销量有影响 。评论中包含的情感倾向、详细程 度等信息会对消费者的购买决策产 生影响，从而影响销量。
模型构建
基于上述假设，可以采用回归分析 等方法，构建评论数量、评论质量 与生鲜农产品销量之间的数学模型 ，进行实证分析。
品牌和商家的信誉度在评论与销量关系中起到调节作用。信誉度高的品牌和商家能够更好 地利用在线评论提升销量。
管理启示与建议
重视在线评论管理
生鲜农产品商家应高度重视在线评论的管理，通过积极回 应、解决问题和合理引导，提升评论质量和数量，促进销 量的提升。
《基于文本与用户行为挖掘的虚假评论识别研究》范文
《基于文本与用户行为挖掘的虚假评论识别研究》篇一一、引言随着互联网技术的不断发展，在线评论平台已经成为消费者决策的重要依据。
然而，由于商业利益的驱动，虚假评论的存在却对评论的真实性和可信度产生了严重的负面影响。
为了有效应对这一问题，本研究提出了基于文本与用户行为挖掘的虚假评论识别方法。
本文将详细介绍该方法的理论基础、研究方法及实验结果，以期为虚假评论的识别与防范提供参考。
二、研究背景及意义在线评论已经成为消费者获取商品信息、评价及选择的重要依据。
然而，随着电子商务的迅猛发展，虚假评论问题日益严重，严重影响了消费者的购物体验和决策。
虚假评论不仅误导了消费者，还损害了商家的信誉。
因此，研究虚假评论的识别方法，对于提高在线评论的真实性和可信度，维护消费者权益，促进电子商务的健康发展具有重要意义。
三、研究方法本研究采用基于文本与用户行为挖掘的虚假评论识别方法，主要包括以下几个方面：1. 文本挖掘：通过对评论内容的语义、情感、语言风格等特征进行提取和分析，识别出虚假评论的文本特征。
2. 用户行为挖掘：通过对用户的行为数据进行分析，包括评论频率、评论时间、评论内容相似度等，挖掘出虚假评论的用户行为特征。
3. 特征融合：将文本挖掘和用户行为挖掘得到的特征进行融合，构建虚假评论的识别模型。
4. 模型训练与优化：利用大量真实数据对模型进行训练和优化，提高识别准确率。
四、实验结果与分析1. 实验数据集：本研究采用了公开的在线评论数据集进行实验，包括商品评论、用户行为数据等。
2. 实验方法与步骤：首先对评论内容进行文本挖掘，提取出语义、情感、语言风格等特征；然后对用户行为数据进行挖掘，提取出评论频率、评论时间、评论内容相似度等特征；最后将两者特征进行融合，构建虚假评论的识别模型。
3. 实验结果：通过大量实验，我们发现该方法能够有效识别虚假评论。
在准确率、召回率、F1值等指标上均取得了较好的效果。
五、讨论与展望本研究提出的基于文本与用户行为挖掘的虚假评论识别方法具有一定的实用性和可行性。
在线评论对消费者购买行为的研究综述
在线评论对消费者购买行为的研究综述随着互联网技术和电子商务的迅猛发展，在线购物已成为许多消费者的首选，购物行为也从线下转移到线上。
与此同时，消费者对于商品评价的重视程度也逐渐提升，越来越多的人在购买商品前会查看其他消费者的评价和评论。
因此，在线评论在消费者的购买行为中扮演着越来越重要的角色。
本文将综述国内外学者在在线评论对消费者购买行为方面的研究成果，分类总结其影响因素，为相关企业提供参考。
一、在线评论的定义在线评论（Online Reviews）指在商品的销售网站上，由消费者对所购买的商品进行文字、图片、视频等形式的评价和反馈，它是一种传播消费者体验的方式，可以帮助其他消费者对商品进行更好的了解和选择。
二、在线评论的影响因素1.评论内容影响在线评论对消费者购买行为的因素众多，其中最为显著的是评论的内容。
在线评论主要包括商品的质量、价格、服务、配送等方面，以及消费者对于这些方面的评价和建议。
研究表明，评论内容越多越详细、越真实可信，消费者的购买意愿越高，反之亦然。
2.评论情感评论情感是又一个极为重要的因素，它指评论中所包含的喜好或厌恶情感。
消费者购买行为往往会受到情感因素的影响。
例如，前期积累了一定的好评，能够有效地增强消费者的购买意愿；而遭遇大量的差评则会让消费者对该商品失去信心。
3.评价者特征评价者特征也是影响消费者对于在线评论的看法的一个因素。
一些原本对于商品毫无了解的人，可能因为看到其他消费者好评如潮而产生了购买欲望，而一些对于商品较为了解并有自己的判断的人则可能会选择忽略高度集中的评论。
4.定价策略定价策略也会影响到消费者对于在线评论的看法。
例如，消费者在看到某品牌的价位过高时，容易将其与其他同类产品进行比较，此时其他消费者的评论就显得相对重要。
研究表明，在线评论对消费者的购买意愿、购买量和满意度有着显著的积极影响。
对于消费者而言，在线评论能够提供多方面、多角度的信息，减少购买风险，帮助消费者做出准确的购买决策。
《基于CNN的中文评论情感分类研究》范文
《基于CNN的中文评论情感分类研究》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，社交媒体和在线评论平台上的用户生成内容（UGC）已成为消费者了解产品、服务以及企业的重要途径。
这些中文评论中蕴含了大量的情感信息，因此，对中文评论进行情感分类研究具有重要的实际意义。
近年来，卷积神经网络（CNN）在自然语言处理领域取得了显著的成果，本文旨在探讨基于CNN的中文评论情感分类研究。
二、相关文献综述在过去的研究中，情感分类主要依赖于传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等。
然而，这些方法在处理复杂的中文评论时，往往难以捕捉到评论中的语义信息和情感表达。
近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了重要突破，其中CNN因其优秀的特征提取能力在情感分类任务中表现优异。
三、研究问题与方法本文采用基于CNN的模型对中文评论进行情感分类研究。
首先，对中文评论进行预处理，包括分词、去除停用词等步骤。
然后，构建CNN模型，通过卷积层和池化层提取评论中的有效特征。
最后，使用全连接层对提取的特征进行分类，得到评论的情感极性（如积极、消极、中立等）。
四、实验设计与实现1. 数据集：本文使用公开的中文评论数据集进行实验，包括电影、酒店、餐厅等领域的评论。
2. 模型架构：构建包含多个卷积层和池化层的CNN模型，通过调整超参数优化模型性能。
3. 训练与优化：采用交叉熵损失函数和Adam优化器对模型进行训练，通过调整学习率和批大小等参数优化模型性能。
4. 评估指标：采用准确率、召回率、F1值等指标评估模型的性能。
五、结果与讨论1. 实验结果：本文所提出的基于CNN的中文评论情感分类模型在公开数据集上取得了较高的准确率、召回率和F1值，证明了模型的有效性。
2. 结果分析：通过分析模型的输出结果，发现CNN能够有效地提取评论中的语义信息和情感表达，从而实现对中文评论的情感分类。
此外，通过调整模型超参数和优化算法，可以进一步提高模型的性能。
2024年电子商务论文题目
电子商务论文题目1
1、“一带一路”战略下跨境电子商务现状与发展研究
2、北京跨境电子商务企业人才需求状况调查分析
3、不同行业跨境电子商务绩效对比研究
4、大数据背景下跨境电子商务信用评价体系构建
5、当前我国跨境电子商务出口的现状及未来发展的思考
6、高校跨境电子商务人才培养模式研究
11、基于SaaS模式的产业集群协同商务平台研究
12、基于物联网的猪肉溯源及价格预警模型研究
13、电信运营商个性化信息服务体系构建研究
14、基于OFBiz与Android平台的进销存系统设计与实现
15、网络信息服务系统自组织演化发展研究
16、复杂系统可靠性增长管理与评价方法研究
17、中国银行电子银行业务管理研究
22、我国B2C跨境电子商务物流模式选择
23、电子商务能否促进外贸增长——来自我国的证据
24、电子商务时代我国农产品营销研究
25、电子商务快递产业链模式及关联分析
26、电子商务物流体系优化研究
27、电子商务信息生态系统的构建研究
28、美国电子商务税收政策及博弈行为对我国的启示
29、电子商务时代的物流发展分析
75、C2C模式电子商务税收问题探析
76、基于LBS和O2O的移动电子商务业务模式研究
77、电子商务飞速发展背景下快递业发展探讨
78、B2C电子商务环境下的退货逆向物流研究
79、电子商务税收征管研究
80、基于电子商务网络财务会计发展研究
81、简析O2O电子商务模式
82、第三方支付解决电子商务支付安全的博弈分析
64、Xen虚拟机迁移机制和负载均衡策略研究
65、我国第三方互联网支付市场定价机制研究
评论性综述
海南大学本科生评论性综述题目：国内保鲜技术的研究进展姓名：劳淑华学号：20090307310012所在学院：环境与植物保护学院专业年级：09农产品质量与安全指导老师：范咏梅职称：研究员2012年3月30日国内保鲜技术的研究进展劳淑华摘要：综述了国内外有关果蔬贮藏保鲜技术的新进展，包括产地贮藏、冷藏、气调贮藏、减压贮藏、果品防腐保鲜、辐射处理、电磁处理、果品贮运设备、检测仪器、包装材料、贮运流通、生物技术保鲜等。
关键词：果品贮藏保鲜贮藏工艺贮运设备Abstract In this paper，the new advances in modern fruits and vegetable storage and fresh technology at home and abroad were comprehensively introduced，including produce region storage，cold storage，controlled一atmosphere storage，reduced pressure storage，antisepties，radiation treatment，ionizing irradiation，storage and transportation equipments，check instruments，Packing material，storage and transportation distribution,biotechnology fresh，and so on.Key words Fruits Storage and fresh Storage technology Storage and transportation equip- ments前言无论是在食品工业还是人们的日常生活，食品的防腐保鲜都是一个令人关注的问题。
据不完全统计，全世界每年约有10%一20%的食品由于腐败而浪费，其经济损失是十分巨大的。
在线评论对消费者购买行为的研究综述
在线评论对消费者购买行为的研究综述【摘要】本文主要对在线评论对消费者购买行为的影响进行了综述。
首先介绍了研究背景和研究意义，指出了在线评论在购买决策中的重要性。
接着分析了在线评论的影响因素，包括评论的数量、质量、真实性等。
然后探讨了在线评论对消费者购买意愿的影响，以及在线评论的内容特点和对产品选择的影响。
最后讨论了在线评论对消费者信任的影响，指出了在线评论在建立和加强消费者信任感中的作用。
在结论部分强调了在线评论的重要性，并提出了未来研究的方向。
本文旨在深入分析在线评论对消费者购买行为的影响，为相关领域的研究提供参考和启示。
【关键词】在线评论、消费者购买行为、影响因素、购买意愿、内容特点、产品选择、消费者信任、重要性、未来研究方向。
1. 引言1.1 研究背景近年来，随着互联网和移动互联网的普及，消费者在购买商品和服务前往往会通过在线评论来获取其他消费者的评价和意见。
在线评论已经成为消费者购买决策过程中不可或缺的一部分。
消费者往往会在购买前花费大量时间阅读和比较不同产品或服务的在线评论，以便能做出更明智的选择。
随着社交媒体的兴起，消费者对在线评论的依赖程度也在不断增加。
消费者不仅会在购买前查看用户留下的评论，还会主动参与到在线评论的交流中，分享自己的购买体验和看法。
这种互动不仅有助于形成消费者之间的网络社交，也会对消费者的购买行为产生影响。
对在线评论对消费者购买行为的研究已经成为营销学领域的重要研究课题。
通过深入分析在线评论的影响机制和作用路径，可以更好地理解消费者的购买决策过程，为企业制定更有效的营销策略提供依据。
在这个信息爆炸的时代，研究在线评论对消费者购买行为的影响，将对市场营销领域产生深远的影响。
1.2 研究意义研究在线评论对消费者购买行为的影响有助于深入了解消费者决策过程中的心理机制。
消费者在购买商品或服务时往往会受到各种信息的影响，而在线评论作为其他消费者对产品或服务的真实评价，能够直接影响消费者的购买意愿和行为。
不同类型的产品在线评论有用性的相关研究
不同类型的产品在线评论有用性的相关研究作者：代陆群来源：《商情》2014年第31期【摘要】近年来，关于在线评论的研究引起越来越多的学者广泛关注，并且在线评论有用性的研究逐渐得到了重视。
但是，大部分的学者是探讨某一产品类型的在线评论有用性影响因素，该研究尝试对不同产品类型的在线评论有用性实证研究做整体、全面研究综述。
整合了目前国内外学者对在线评论有用性的研究成果，为研究该方面的学者提供了一些研究思路。
最后，给出了目前在线评论有用性实证研究的不足和进一步的研究方向。
【关键词】搜索型产品体验型产品在线评论有用性一、引言近年来，随着电子商务和网络的蓬勃发展，各种网络商城相继诞生。
据相关部门统计，网络购物占全部消费类购物总量的比例并不是很大。
与传统购物不同，网络购物具有空间虚拟性和产品的不对称性，并且还存在着一定的时空间隔，顾客了解商品的渠道，除了商家提供的一些基本信息和从亲朋好友那里得到一些信息外，也可以从已购买者的商品评论中获得。
有权威咨询公司调研显示，有将近80%的消费者认为购物网站用户对产品评价与推荐也会影响到他们的购物决策，其中近一半的消费者表示在浏览网上相关商品时，即使当时不急需购买，也会查看已购买者对产品的评价与意见，看到一些比较积极的评论与用户推荐，会增加购买欲望。
在线评论的发布和传播平台允许消费者与其他消费者交流，获得商品的相关信息（RacherlaP，2012）。
在实践层面，有些网站已经开始注意到在线评论的重要性和必要性，有些国外商家开始使用有用性投票系统评判在线评论的有用性。
比如，零售网站亚马孙会对消费者提出疑问“该评论对您是否有用？”，但是有些过时或者冷门的商品就很难获得消费者有用性的投票，并且有些网站允许未参加购买的消费者进行有用性的投票，其实这些投票都是无效的，这将会给消费者对商品的了解和购买产生误导。
Nelson（1970）从信息经济学角度将商品分为搜索型商品和体验型商品。
搜索型商品代表有电脑、手机等，体验型商品有电影、书等。
中文产品评论细粒度情感分析综述
中文产品评论细粒度情感分析综述作者：胡龙茂来源：《软件导刊》2017年第07期摘要：消费者在购物网站上发表的购后评论既包含对产品的总体评价，也包含对产品某些特征的评价，如何从评论文本中挖掘出细粒度情感信息是消费者和企业亟待解决的问题。
从中文产品评论的特征识别、观点识别和情感词典构建等方面介绍了相关技术及研究进展，并指出了各自的优势与不足，最后展望了中文产品评论细粒度情感分析未来的研究方向。
关键词：中文产品评论；特征识别；观点识别；情感词典；细粒度情感DOIDOI：10.11907/rjdk.171944中图分类号：TP301文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2017）007-0213-030 引言近年来，我国电子商务发展迅猛，网购市场交易规模不断增长，消费者发表的购后评论也越来越多。
评论中往往既包含对产品的总体评价，也包含对产品某些特征的评价。
这些评价一方面可以为其他消费者选购商品提供细粒度信息，另一方面也为企业挖掘不同类别消费者的偏好提供了可能性。
对产品属性的评价也称为细粒度情感分析，一般包含4个任务：①产品特征识别；②与产品特征相关联的观点抽取；③观点的极性及强度判断；④观点排序[1]。
国外学者在较早时候即对英文评论的细粒度情感分析开展了卓有成效的研究[1-2]，国内学者随之对中文产品评论开展了研究，也取得了较多研究成果。
由于中英文在分词、句法等方面的差异，本文主要从中文产品评论的特征识别、特征观点抽取和情感词典建设3方面介绍相关技术及研究进展。
1 产品特征识别产品特征描述产品的各个方面，Popescu等[1]认为产品特征可细分为5个类别，包括产品的属性、部件、部件特征、产品的相关概念和概念特征。
如在评论“电脑不错，显卡也给力，玩游戏电影画质也毫无压力”中，显卡是产品部件，游戏是产品概念。
1.1 基于无监督方法的产品特征识别无监督方法主要包括基于频繁项的方法和基于主题模型的方法。
述评与综述的区别
·科技写作·述评与综述的区别李强关键词 述评 文献类型 医学写作 综述 文献研究摘要 系统地研究述评类论文的写法及其与综述文献的区别。
从述评与综述报道内容的侧重点、作者群、情报学价值、对参考文献的要求、写作格式、审稿要求及刊出周期等方面进行了比较,提出科研人员应加强对述评类论文的开发和利用,医学期刊编辑应加强对述评类论文的研究,提高述评类论文的刊出水平。
述评是一种特殊的文献类型,国内外众多医学期刊都设有此栏目。
《广东医学》杂志从1998年第一期起开始设述评栏目。
在本刊编辑部向专家组述评稿的过程中,我们发现较多作者对述评的写作都非常陌生,常常将述评与综述相混淆。
笔者曾利用光盘文献数据库进行检索,发现很少有学者对如何写述评稿作过论述,最近仅游苏宁和孔繁军[1]在《编辑学报》1998年第3期对五种中华医学系列杂志的述评作了一些统计分析。
鉴于此,本文主要对述评类论文的写作方法及其与综述类论文的区别作一简单的概述。
1 报道内容的侧重点不同述评是在综述的基础上对某一专题或技术进行评价的研究报告。
它通过深入分析过去的成就,介绍当前正在进行的科研最新动态,从而依据分析研究的结果和作者所掌握的信息,对科研成果与技术成就进行评论,指出它所达到的水平和具有的实际意义以及存在的问题,并提出自己的观点、意见或建议。
所以,述评最重要的一个特点就在于一个“评”字,是一种带评论性质的文献类型,它不同于报道科研成果及临床经验的论著及临床总结,也不同于阐述某一问题在一段时间内的研究现状、发展情况或推广应用情况的综述。
述评需要对课题的理论意义、可能应用范围、优缺点等作比较全面的评价。
综述是一种“述而不评”的文献类型,是对已发表的论文进行综述,不加评论地综合介绍已有的成果和存在的问题,其中包括各种学术观点和见解。
综述能全面系统地反映国内外某一学科或专业在某一时期的发展历李强,男,30岁,中国医科大学本科毕业,编辑,广东省医学情报研 究所《广东医学》编辑部,510180 广州市惠福西路进步里2号 之4收稿日期:1998-11-25史、当前的状况及发展趋势。
文本挖掘技术综述
文本挖掘技术综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，大量的文本数据在各个领域产生并积累，如何从海量的文本数据中提取出有用的信息成为了亟待解决的问题。
文本挖掘技术应运而生，它通过对文本数据进行处理、分析和挖掘，以揭示隐藏在其中的知识和模式。
本文旨在对文本挖掘技术进行全面的综述，从基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势等方面进行深入探讨，以期对文本挖掘技术的研究与应用提供有益的参考和启示。
本文将对文本挖掘技术的定义、特点、发展历程等基本概念进行阐述，帮助读者对文本挖掘技术有一个整体的认识。
接着，将重点介绍文本挖掘的主要方法，包括文本预处理、特征提取、文本分类、聚类分析、情感分析、实体识别等，并对各种方法的原理、优缺点进行详细的分析和比较。
本文还将探讨文本挖掘技术在不同领域的应用，如新闻推荐、舆情监控、电子商务、生物医学等，通过具体案例展示文本挖掘技术的实际应用效果。
同时，也将分析文本挖掘技术所面临的挑战和问题，如数据稀疏性、语义鸿沟、计算效率等，并探讨相应的解决方案和发展方向。
本文将对文本挖掘技术的未来发展趋势进行展望，随着、自然语言处理、深度学习等技术的不断发展，文本挖掘技术将在更多领域发挥重要作用，为实现智能化、个性化的信息服务提供有力支持。
本文将对文本挖掘技术进行全面而深入的综述，旨在为读者提供一个清晰、系统的文本挖掘技术知识框架，推动文本挖掘技术的进一步研究和应用。
二、文本挖掘的基本流程文本挖掘，作为数据挖掘的一个分支，专注于从非结构化的文本数据中提取有用的信息和知识。
其基本流程可以分为以下几个关键步骤：数据收集：需要收集并整理相关的文本数据。
这些数据可能来源于网络、数据库、文档、社交媒体等，涵盖了各种语言、格式和领域。
数据预处理：在得到原始文本数据后，需要进行一系列预处理操作，包括去除无关字符、标点符号，进行分词、词干提取、词性标注等。
这些操作的目的是将文本数据转化为适合后续处理的结构化形式。
互联网商品评论情感分析研究综述_张紫琼
第13卷第6期2010年6月管理科学学报J OURNA L O F M ANAGE M ENT SCIENCES I N CH I NAV o.l13N o.6Jun.2010互联网商品评论情感分析研究综述¹张紫琼,叶强,李一军(哈尔滨工业大学管理学院,哈尔滨150001)摘要:互联网评论情感分析是W eb信息挖掘的一个新兴领域,近年来受到计算机科学、经济学、管理学等相关学科的广泛关注.目前,情感分析领域的研究主要集中在主观性内容识别、褒贬情感分类以及在线评论的经济价值挖掘等几个方面,大部分研究借鉴文本挖掘、信息检索、机器学习、自然语言处理、统计学等方面的技术和方法,也提出了一些针对评论情感分析的特定方法.对在线评论情感分析领域的研究现状与进展动态进行归纳和分析,重点论述现有研究采用的主要方法和关键技术,以及研究中存在的问题,最后提出了未来的研究方向.关键词:情感分析;在线评论;主观性识别;褒贬分类;在线口碑效应中图分类号:TP18;C931文献标识码:A文章编号:1007-9807(2010)06-0084-130引言情感分析(senti m ent analysis),又称评论挖掘或意见挖掘(op i n i o n m i n i n g),是指通过自动分析某种商品评论的文本内容,发现消费者对该商品的褒贬态度和意见[1-2].利用对互联网上商品评论信息的挖掘与分析结果,消费者可以了解人们对某种商品的态度倾向分布,优化购买决策;生产商和销售商可以了解消费者对其商品和服务的反馈信息,以及消费者对自己和对竞争对手的评价,从而改进产品改善服务,赢得竞争优势.随着信息技术及其应用在过去十几年中的快速发展,互联网不仅对企业的业务流程带来了巨大的变革,也对消费者的行为模式产生了深刻的影响.DoubleC lick I nc.[3]进行了一项针对美国服装业、计算机硬件设备业、运动与健身产品行业及旅游业网络客户的研究,发现这些行业中都有近一半以上的消费者在做出购买决定前会在互联网上搜索相关商品的介绍及其他消费者对商品的评论信息,互联网商品评论对于消费者的购买决策有着重要的影响.据统计,截至2009年9月,全球上网人数已达17.34亿人[4],充分挖掘消费者的喜好偏爱对商家具有重要的意义.作为W eb信息挖掘的一个新兴领域,在线评论情感分析涉及的研究内容十分广泛,如自动识别互联网中传播的商品评论信息、识别被评论的商品属性、判断客户意见的褒贬态度以及挖掘在线评论与商品销售情况的关系等.姚天昉等[5]对情感分析的研究现状进行了总结,主要内容包括:¹介绍情感分析的定义和研究的目的;º从主题的识别、意见持有者的识别、情感描述的选择和情感的分析四个方面进行评述,并介绍了一些成型的系统;»讨论中文情感分析的研究现状.而本文分别从篇章、语句和词语等不同粒度上,围绕情感分析技术的基础性工作,主观性内容识别和褒贬情感分类两方面展开评述,并对在线评论将如何影响消费者的购买行为以及如何影响商品销售情况的工作进行整理和分析.针对在线评论挖掘开展的研究越来越多,然而相关研究仍然处在探索阶段,在方案设计和技术运用方面都比较分散,缺乏统一的实验平台和¹收稿日期:2009-02-16;修订日期:2010-03-18.基金项目:国家自然科学基金资助项目(70971033;70890082);新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-08-0172).作者简介:张紫琼(1982)),女,黑龙江大庆人,博士生.Em ai:l ziqiong@h 资源.由于各种方法预期的目的、使用的数据集和评价方法均不完全相同,很难进行研究结论之间的比较和评价.1主观性内容识别情感分析处理的文本类型是主观性文本,若要在评论情感分析系统中做到自动处理,首先需要区别主、客观文本信息,这是一个十分重要的预处理环节.一般而言,主观语言是指人们用来表达自己的立场、态度和感情的语言[6],主观语言存在褒义与贬义之分,称为语言的情感倾向或极性.本节主要介绍主观内容识别的相关工作,在第二节介绍关于褒贬情感分类的研究.下面从三个层次介绍主观性文本识别的研究现状:词语,句子,篇章.在词语水平上,主观性识别研究的任务是确定主观词语.现有研究[7-12]主要是针对英文主观性形容词、名词、动词和短语的自动识别.叶强等[13]也提出了用于识别汉语主观短语的双词词类搭配.然而,现有方法的评价指标大多采用整个词表对主观句的识别正确率和召回率[7,10-11,13],对于主观词语本身的判定仍未提出普遍认可的评价标准.研究表明,无论是手工方式,还是机器自动的方式,判断词语的主客观性都难于判断词语的褒贬倾向[14-16].在句子水平上,主观性识别研究主要涉及自动识别表达情感的主观性语句[12,17-20],以及语句中的意见和意见来源等组成成分[21-22],机器学习方法是相关研究主要采用的方法.Yu等[17]发现Bayes分类器对主观句能够达到较高的识别准确率和召回率,而对客观句的识别准确率和召回率均较低.可以看出:主观语言中包含比较明显的表达情感的词汇,某些词语的出现可以有效地识别主观句;客观语言相对缺乏典型的词汇.客观语言可能由于主观性词语的加入改变其客观性,反之,主观语言则不会因为客观词语的加入改变其主观性.词语位置信息的引入使客观句的识别效果有所提高[18].文献[12,19]进一步提出了语句主观性程度的计算方法.到目前为止,相关研究在主、客观句的划分标准上仍存在分歧,使用的语料集存在差异,因而获得指标的数值不能完全作为分类效果比较的依据.关于语句意见和意见源等成分识别的研究[21-22]还处在探索中,准确地判别语言成分及其功能,需要借鉴相关的语言学知识,许多问题尚未得到很深入的研究.在篇章水平上,由于评论与非评论使用的词汇差别较大,以词作为项,NaÇve Bayes和SVM能达到相当高的分类精度[17,23],所以从篇章层次对主、客观文档进行分类的研究相对较少,不是研究的重点.此外,文献[24]提出了一种自动计算/词义0主观性程度的方法.文献[25]尝试利用现有英文主观词典及分析工具生成目标语言的主观词典与研究工具,但是生成的资源在实际应用中的效果还有待验证.2褒贬情感倾向分类褒贬情感分类(sen ti m ent c lassification)是通过分析在线商品评论的文本内容,自动将其判断为正面评价或负面评价,从而挖掘消费者情感倾向分布的过程.2.1评论篇章情感分类早期的褒贬情感分类研究始于篇章水平,目标是挖掘评论文章对某种商品或服务所持的总体褒贬态度.根据采用的技术,相关工作可主要分为基于传统文本分类技术的方法、基于褒贬词汇统计的方法和基于回归模型与序列标注的方法.将文本简化为B OW(bag ofw ords),在特征处理和统计学习算法的基础上获得对文本内容的表示和类别的预测已经成为传统主题分类的标准模式.评论情感分类与主题分类的一个较大区别是情感更多地体现为词语之间的语义关系,许多词语在共现时才能表达一定的情感倾向.因而,基于传统文本分类技术的情感分类工作主要使用向量空间模型表示文本和机器学习算法预测类别,选择什么语义单元作为特征是相关研究的焦点,主要考虑的问题包括:1)权值的计算.在文本分类和信息检索领域,通常采用基于词语频率的方法计算项的权重,而Pang等[1]发现对于评论情感分类,以词语是否出现作为特征在分类效果上优于词频特征,因为)85)第6期张紫琼等:互联网商品评论情感分析研究综述语言的褒贬倾向主要取决于正面或负面词语在语言中的出现,而不是出现的次数.2)n-g ra m项.一些研究希望通过n-gra m项表示被BO W忽略的词语之间的语义联系,但对于n-gra m项的效果还存在争议.Ng等[23]发现将b-i gra m和tr-i gra m加入unigra m项后能够提高SVM 的分类性能,但如果分别单独使用unigra m、b-i gra m或tr-i gra m作为特征项,分类精度随着阶数的增加反而下降,Ng等认为原因可能是高阶n-gra m产生的数据稀疏问题导致了分类精度的下降.而Cu i等[26]得到的结论与文献[1,23]相反,高阶n-gra m项能够提高情感分类精度,并认为原因可能是采用的大规模语料消除了数据稀疏问题,使高阶n-gra m项更有效地表达了语义信息.3)词性.词性是能够标识语义信息的重要语法特征.H a tzi v assilog lou等[8]指出一些形容词的出现可以有效地识别主观性语言.在许多情感识别和抽取工作中,特别是无监督方法,往往抽取文本中的形容词、名词、动词或副词作为潜在的情感表达单元[27-32].Tur ney[2]提出五个包含形容词或副词的词性组合识别语言情感.在评论篇章情感分类方面,文献[1,23]把词性相关信息加入文本表示的特征项,使用机器学习算法判断评论篇章的褒贬倾向,但分类效果并不十分理想,词性信息的有效利用有待进一步研究.4)句法结构特征.句法分析常常被应用于句子水平的情感分析,以识别句子主题、意见描述项和意见持有者等成分[31-35].有些研究[23,36]也将句法结构特征作为特征项,对评论篇章进行情感分类.Ga m on[36]在un i g ra m+bigra m+trigra m项的基础上加入句法结构相关特征后,SVM的分类精度有所提高.N g等[23]发现将根据依存关系抽取的特征加入b i g ra m+trigra m项不能明显改善分类效果,但如果仅有unigra m项,使用依存关系特征有助于提高分类精度,并认为原因是依存关系特征与bigra m/tri g ra m可以获得相近的信息.5)否定结构.否定的识别和表示对于情感分析问题非常重要.对于显式的否定结构,相关研究主要采取两种处理方式,一是首先忽略否定词语表示文本,如果否定词语存在,则取相反的情感计算结果[31,37].另一种方法是把否定结构编码到文本特征中,Das等[38]提出将符号/--n0编码到靠近否定词语的项,从而形成一个新的项,例如/favo r-able--n0.基于传统文本分类的方法是当前篇章级情感分类的主流方法,虽然评论情感分类的精度通常低于已知的主题分类,但以模式识别为出发点的机器学习算法也能取得较好的效果[1,39].评论情感分类的效果不甚理想,是因为主观评论表达的语义信息往往需要复杂的语言知识才能处理.然而主观性语言大量存在,其统计规律依然可以为特征提取和情感分类提供支持.对语义信息的挖掘和利用将有助于机器学习技术在相关任务中的应用,如何恰当地表示这些语义信息以及自动地学习它们的统计模式,仍然是一个开放的问题.基于极性词汇统计的方法一般首先计算词语的褒贬倾向性,通过对篇章中极性词语计数、或对其褒贬程度值求和或均值,获得文章的总体情感倾向[2,37,40].极性词语的选择可以借鉴基于传统文本分类方法中的特征选择.Turney[2]提出一种利用搜索引擎估计短语褒贬倾向的方法,进而使用篇章中短语极性的平均值代表整体的情感倾向,但分类精度低于有监督学习方法[41].D ave 等[40]使用了信息检索中的多种技术进行特征抽取、特征加权,然后利用特征权重的累加计算产品评论的褒贬倾向,但分类效果没有明显优于传统的机器学习方法.顺序回归模型适用于评分推测(rati n g-i n fer-ence)[42]以及与程度有关的排序问题[19].序列标注考虑到相邻语句之间[43]、语句和文档之间[44]的褒贬倾向具有相关性.M ao等[43]将句子的情感倾向分类转化为一个情感流问题,利用条件随机场模型标注句子的倾向性,进而推测文档的情感倾向.M c Donald等[44]在一个全局模型中利用V iter b i算法对文档和句子同时进行情感序列标注.至今,情感序列标注在理论上的合理性,以及面对实际应用的可扩展性还需要深入验证,尚未得到广泛的应用.文献[45]利用W ordN et等辅助工具建立了文档的语义图结构,但这种文本表示方法在情感分类上未见明显优势,而且需要比较复杂的语言预处理.2.2词语的褒贬情感分类随着互联网情感分析研究的迅速发展,作为)86)管理科学学报2010年6月一项基础性工作,词语的褒贬倾向分类研究也得到了广泛关注和快速发展.相关工作涉及自动识别主观词语,判断其褒贬倾向性,进而建立褒贬词典或为语句的情感分析工作提供支持.采用的方法主要包括基于语料挖掘的方法[46-51]和基于词典等资源扩展的方法[14,52-56](见表1).H atzivassiloglou 等[46]认为文本中的连词可以指示所连接词语之间的语义关系,通过生成形容词之间同义或反义的连接图,应用聚类的方法将形容词划分为褒义和贬义两类,虽然该方法的分类精度达到90%以上,但是只能处理有限的由连词关联的形容词.W ilson 等[47]选取了包括褒贬词语、句法结构特征,以及上下文信息等大量特征,利用监督学习的方法判断短语在上下文中的主客观性和褒贬倾向.Turney [48]提出了一种借助搜索引擎数据库判断词语的极性及强度的无监督方法,其假设是词语与标准褒义(贬义)词语在数据库中的共现率越高,则该词语越倾向于褒义(贬义).文献[49]认为语言的情感倾向具有连贯性,提出一个无监督方法,利用词语之间和分句之间的连接指示情感的变化,对词语的初始褒贬倾向进行修正.文献[50]利用特定的网页格式和手工建立的语言规则从大量网页中识别抽取褒、贬语句,进而根据短语在两类语句中出现的概率估计该短语的褒贬倾向.除了从语料中挖掘词语的情感,W ord N et 等词典资源在相关任务中也起到重要作用.W ord N et 中词语之间的距离、词语的注解,以及同义词和反义词集揭示的语义联系,被用于测量词语的褒贬倾向[14,52-54],其思想是利用W ordNe t 提供的语义信息对种子词语进行扩展.这类方法的主要问题在于,W o r dN et 按照同义词集合(synony my se t)组织信息,而同义词语不一定具有相同的褒贬倾向,这将导致对词语情感倾向的估计出现偏差.表1 词语褒贬情感分类的方法Tab le 1Ana l ysis ofm et hods for w ord and ph ras e s enti m ent cl assificati on文献对象¹方法º资源»测试/比较集¼效果½CR ¾HD ¿H atzivassiloglou 等[46]ad jecti ves up erv i sed l og -li near regress i on,cl us t eri ng1987W all S treet J ournal corpu s 1336m anuall y l abeledad j ecti ves(HM )90%KW ilson 等[47]phrase s up erv i sed AdaBoostMHM P QAHM,G eneralInqu irer lexicon(G I)65.7%KTurney[48]ad jecti veadverb noun verb search eng i ne -bas ed Poi nt w i seM utual In for m ation ,un s upervisedW eb pagesi ndexed byA lta V ist a HM,G I 90%KKa naya ma 等[49]phrase unsupervi sed ,patt ern m atch i ng ,con text coherencyW eb pages 200m anuall y l abeled phrases )K Kaji 等[50]ad jecti ve phrase unsupervi sed ,patt ern m atch i ng ,V 2and P M I st ati sti calm eas ure W eb pages 405m anuall y l abeled phrases 85%KGhose 等[51]phrase e m pirical ana l ysis ,regres s i on Am az on revie w s ))K Andreevs kaia 等[14]ad jecti ve gl oss and lexical rel ati on -based w ord overl ap m eas u re W ordNet GI )K Ka m ps 等[52]ad jecti ve se m anti c d istance m eas u re W ordNet GI68.19%K E s u li 等[53]all POSgl oss -base d w ord represe n t ation ,s up erv i sed l earn i ngW ordNetHM,同文献[48],同文献[52]88.05%KTaka m ura 等[54]ad jecti veadverb nounverb auxiliary gl oss and lexical rel ati on -basedw ord net w ork ,sp i n m od elW ordNet GI 91%K E s u li 等[55]synset gl oss -based s ynset representation ,co mm ittee of class i fi ers W ordNet))KE s u li 等[56]synsetgl oss -based s ynset net w ork ,Page Rank a l gorit hmW ordNet))K注:表1中的数字角标表示的是:¹研究对象;º模型方法;»使用的语料或词典资源;¼主要采用测试或比较集;½报道的分类效果(精度或F1值,测试条件不同,结果仅供参考);¾cl ass rank i ng 方法(输出词语极性关于类的相对相似性或排序);¿hard decision 方法(输出词语极性的类别标记).由于测试集合和测试条件的差异,指标的数值仅作为方法效果的参考,不能完全作为方法效果间比较的依据.)87)第6期张紫琼等:互联网商品评论情感分析研究综述早期词语水平的研究是对词语本身褒贬倾向的判断,文献[46,48]将词语判断为具有褒义或贬义倾向,并给出了相应的强度,而文献[27]认为一个词语同时具备褒义和贬义倾向,分别给出了褒义和贬义程度值.E su li等[55-56]则指出褒贬性是词义的属性,因为词语的不同含义可能具有不同的褒贬态度,提出一种针对W ordNet同义词集synset褒贬程度的测量方法.此外,考虑到在线客户评论会影响商家要价, Ghose等[51]基于Am azon.co m交易数据,提出了一种新颖的根据商家价格推测客户评论所用词语褒贬性的方法.该方法针对某种商品,根据商家获得的价格溢价,计算客户评论所用词语的/经济价值0,从而判断客户评论词语的褒贬倾向和强度.2.3语句的情感分析对句子水平的情感分析,一些研究[17,37,40,43-44,57]讨论了句子总体情感倾向的计算,从而实现对在线评论信息的搜索和分类.但是在实际应用中,一篇评论经常涉及商品的多个属性,并对这些属性分别进行评价.因而,还有研究将句子作为意见表达和分析单元,主要讨论了商品属性与消费者意见对应关系的识别,以及意见的褒贬倾向分类,下面着重对这方面工作进行介绍.K i m等[27]认为情感(op i n i o n)可以由主题、意见持有者、情感描述项和褒贬倾向性四个部分来描述,即意见持有者针对主题表达了具有某种褒贬倾向的情感描述.语句的情感分析是指在语句文本中自动确定这些元素以及它们之间关系的过程.语句中主题的形式有两种,一种是显式主题,它可以直接从文本中获得.另一种是隐式主题,需要依靠对当前语句的上下文进行指代关系分析才能获得.现有的主题识别方法主要指显式主题的识别.对于在线商品评论,主题通常是指商品的属性.Y i等[28]认为商品的属性包括:¹商品名称;º商品的组成部分;»商品的特点和功能;¼商品属性的特点和功能.到目前为止,关于语句水平的情感分析还没有形成十分有效的解决方案.很多研究借助褒贬词典确定句子的情感描述项及褒贬程度.在各成分的对应关系识别方面,一些研究[27,29-30,59-60]使用了词性标注、实体识别等文本分析工具,进而根据词语共现性和统计方法判断商品属性与情感描述项的对应关系,还有一些研究[31-35]在句法和语义分析的基础上通过手工定义或机器学习获取一定的语言规则,进行各成分之间对应关系的识别.根据商品属性是否已经确定,相关工作主要划分为三类:1)已知商品的属性列表,自动抽取相应的情感描述部分并判断它的褒贬倾向.该技术可应用于面向特定产品领域的情感挖掘.因为商品的属性已经确定,相关研究大多使用自动获取或者手工定义的语言规则判断属性和情感描述项之间的对应关系.Zhuang等[33]首先归纳出电影领域的相关属性和极性词语,然后从训练句子中得到属性和极性词语之间的最短依存路径,作为属性及其情感描述项的依存关系规则,用于挖掘二者之间的对应关系.姚天昉等[35]针对汉语汽车评论提出了利用领域本体识别句子的属性、利用主谓结构和定中结构识别属性及其情感描述项的对应关系,以及计算褒贬程度的方法.2)已知初始商品属性(一般是商品名称或品牌),识别全部被评论的属性及对应的情感描述项.在应用中,如果以产品的名称作为查询条件,那么结合情感分析技术,搜索引擎就能够实现网络情感搜索,并把归纳好的搜索结果提供给消费者.文献[58]是早期分析比较不同品牌在线口碑的研究.M o ri n aga等[58]预先建立了一个褒贬词典,根据商品名称到褒贬词语的距离确定褒、贬评价语句,然后利用字串的随机复杂度从褒、贬评价语句中抽取描述各品牌的典型词语作为该品牌的口碑.K i m等[27]使用实体识别工具提取距离主题最近的人名和机构名称作为意见持有者,并提出一种利用W ord N et计算词语褒、贬情感程度的方法,通过累计意见持有者附近的情感推测句子的褒贬倾向.N asuka w a等[31]建立了以谓词为中心的情感传递模式库,在句子属性附近,经过句法分析和模式匹配能够比较精确地描述情感在论元之间的传递关系.Popescu等[34]根据名词短语与商品名称的共现性确定商品的属性,在依存分析的基础上,根据手工定义的规则迭代标记元组3word43wor d, topic4和3w or d,topic,sentence4的褒贬倾向.Y i等[28]基于主题相关文档和无关文档,采用特征提取的方法从主题相关文档中识别商品的属性.)88)管理科学学报2010年6月3)不限定商品的属性.针对电子商务网站的消费者反馈或b log中的自由评论,相关技术能够自动识别文本中出现的商品属性及消费者意见.L i u等[29]、H u等[30,59]提出在线评论按形式可分为三类:¹评论分别列出产品的优点和缺点;º评论列出优点和缺点,同时进行自由评论;»无固定格式的自由评论.针对形式一和形式二中优、缺点比较简短的特点,文献[29]在词性标注的基础上手工对商品属性进行标记,然后使用关联规则挖掘的方法得到关于属性与词类(或词语)的关联规则.对于形式二和形式三中的自由评论.文献[30,59]使用频繁项集挖掘的方法从名词和名词短语中挖掘频繁属性,然后提取频繁属性附近的形容词作为其情感描述项,再利用这些情感描述项识别不频繁的属性,而李实等[60]基于该方法对汉语评论的产品特征进行了挖掘.K i m等[32]借助极性词语所在的Fra m e NetÒ语义框架,采用ME机器学习方法从框架元素(fra m e ele m ent)中识别句子的主题和意见持有者.文献[61]提出将机器翻译技术用于语句情感单元3情感倾向,谓词,论元4的抽取.句子粒度的情感分析研究是在线商品评论挖掘的一个研究重点.至今在商品属性与消费者意见的对应关系识别方面还没有提出十分有效的解决办法.方法中有些假设来自研究者的主观直觉[27].一些研究[27,29-30,59]仅使用了词性标注等文本分析手段,这些方法的精度不高;利用语言规则的方法[31-35]可能产生比较高的精度,但它需要大量手工工作并且语言现象的覆盖面有限,领域的可移植性较差.且仅有为数不多的研究考虑到词语的上下文极性[34,61]和对隐式属性的识别[29].3互联网商品评论的经济价值挖掘前两部分介绍的研究均为关于情感分析技术的讨论,虽然相关技术可以实现和改进对在线评论的自动处理能力,却无法回答在线商品评论对企业和消费者将产生怎样的影响,以及如何有效管理和利用这些在线评论等问题.最近,这些问题引起了包括自然语言处理和经济管理领域学者的极大兴趣,相关研究主要从实证分析角度,对在线评论的褒贬情感将如何影响消费者的购买行为以及如何进一步影响相关产品销售情况的机制进行探索并建立理论模型.按照获取网络口碑方式的不同,现有工作可分为两类:一是利用某些电子商务网站上的客户评分作为该商品的口碑,例如,Am azon和Yahoo!鼓励消费者在给出文字评论的同时,用星号数目表示对该商品的评价.相关研究大多基于实证数据建立回归模型或结构方程模型,考察客户评分对于商品销售相关指标的影响(见表2).还有研究从情感分析技术出发,直接从评论文本中挖掘消费者的情感倾向,进而讨论了消费者情感倾向与商品销售情况的关系,研究对象不再限于少数电子商务网站提供的客户评分,互联网上的任何文本信息都可能成为消费者意见的来源(见表3).表2在线消费者评分、评论数量和销售情况的关系Tab le2Rel ationsh i ps b et w een t he a moun t/ori en t ati on of custo m er rati ngs and p roduct s a l es文献商品类型正面评论负面评论评论数量较多评论数量较少Godes等[62]电视节目))无影响无影响Chen等[63]书籍无影响无影响{销售|销售L i u[64]电影无影响无影响{销售|销售Duan等[65]电影无影响无影响{销售|销售Duan等[66]电影(通过影响评论数量){销售(通过影响评论数量)|销售{销售|销售Chevalier等[67]书籍{销售|销售{销售|销售Dellarocas等[68]电影{销售|销售{销售|销售Zhang等[69]餐馆{销售|销售{销售|销售Ye等[70-71]酒店{销售|销售))C le mons等[72]啤酒{销售|销售无影响无影响)89)第6期张紫琼等:互联网商品评论情感分析研究综述。
网络评论方面级观点挖掘方法研究综述
观点列表
基于关键词分析的结果，我们可以将网络评论的观点分为积极、消极和中性 三种。积极观点通常包含褒义、赞扬、认同等词汇，而消极观点则包含批评、不 满、反对等词汇。中性观点则不包含明显的情感色彩，可能是一些客观的描述或 者事实陈述。在列出观点的同时，我们也将对每个观点进行阐述和解释，以便更 好地理解用户的意图和态度。
例如，政府可以实时监测民众对社会热点问题的看法和态度，以便做出及时 有效的应对措施。
五、未来展望
随着中文Web评论观点挖掘技术的不断发展和应用场景的扩大，未来的研究 方向和发展前景值得期待。首先，随着深度学习技术的进步，可以预见该领域的 研究将更多地于构建更加复杂和精准的模型，以提高情感分析和观点挖掘的准确 性。其次，中文分词、词性标注等自然语言处理技术的进一步优化和完善，将有 助于更好地理解和处理中文文本。
此外，如何将观点挖掘技术应用于更多的领域和场景，也是未来研究的重要 方向。例如，在医疗健康领域，对患者的评论进行分析，有助于了解患者的病情 和需求，从而提供更加个性化的医疗服务。
总之，中文Web评论观点挖掘关键技术的研究和应用前景广阔。通过深入挖 掘用户评论中的情感信息和观点立场，可以为企业、政府和社会各界提供更加准 确、及时和有用的决策支持。在未来的研究中，需要不断探索新的技术和方法， 以适应不断变化的应用需求和挑战。
网络评论方面级观点挖掘方法 研究综述
目录
01 网络评论挖掘的研究 现状和发展历程
02
级观点挖掘的方法和 技术研究
03
基于不同数据集的实 验对比和分析
04
论文成果和不足以及 未来研究方向
05 参考内容
随着互联网的快速发展，网络评论已经成为人们表达意见和观点的重要渠道。 在这个信息爆炸的时代，如何高效地挖掘和分析网络评论中的观点和情感，成为 了研究热点。本次演示将综述网络评论方面级观点挖掘方法的研究现状、应用场 景、挑战以及未来研究方向。
《2024年基于文本与用户行为挖掘的虚假评论识别研究》范文
《基于文本与用户行为挖掘的虚假评论识别研究》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，网络评论已经成为消费者决策的重要依据。
然而，虚假评论的存在严重影响了评论的可信度，对消费者决策造成了误导。
因此，识别虚假评论成为了当前研究的热点问题。
本文将基于文本与用户行为挖掘技术，对虚假评论识别进行研究，旨在提高评论的真实性和可信度。
二、研究背景及意义虚假评论的存在已经对电子商务、社交媒体等平台的声誉和用户信任造成了严重威胁。
这些虚假评论可能是由商家、竞争对手或专业刷单团队发布的，其目的在于误导消费者，提高产品销量或损害竞争对手的声誉。
因此，研究虚假评论识别技术具有重要的现实意义。
三、相关研究综述目前，虚假评论识别研究主要基于文本分析和用户行为分析。
在文本分析方面，研究者们通过分析评论的语言特征、情感极性、语义依存关系等来识别虚假评论。
在用户行为分析方面，研究者们则通过挖掘用户的评论历史、互动行为、社交网络关系等来识别虚假评论。
然而，由于虚假评论的多样性、复杂性和隐蔽性，单一的识别方法往往难以达到理想的效果。
四、基于文本的虚假评论识别技术研究本文提出了一种基于文本的虚假评论识别技术。
首先，通过爬虫技术收集评论数据，然后利用自然语言处理技术对评论进行分词、词性标注、命名实体识别等预处理操作。
接着，提取评论的语言特征、情感极性等，运用机器学习算法构建分类模型，对评论进行真实性与虚假性的分类。
此外，还可以结合语义依存关系、语法结构等进一步优化模型性能。
五、基于用户行为的虚假评论识别技术研究除了文本分析外，用户行为分析也是识别虚假评论的重要手段。
本文提出了一种基于用户行为的虚假评论识别技术。
首先，收集用户的评论历史、互动行为、社交网络关系等数据。
然后，利用数据挖掘技术分析用户的行为模式，如评论频率、互动频率、社交网络中的影响力等。
通过分析这些行为模式，可以识别出可能的虚假评论发布者。
此外，还可以结合用户的行为变化、异常行为等进一步提高识别准确率。
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2008, 44(36 1引言随着 Web 的广泛使用,用户购买和使用产品之后会在Web 上发表对产品的评论, 这些评论中包含用户对产品的性能或功能等方面持有肯定还是否定的态度。
生产厂商和用户对产品评论的分析可以获得大量的有用信息:生产厂商不仅可以了解用户对产品目前已提供的性能的评价和产品的不足, 还可以了解用户的需求,找出用户最感兴趣和最希望提供的功能, 从而改进产品[1]。
用户购买产品之前可以了解已经购买了该产品的用户关于该产品的使用体验,了解产品各个方面的性能, 还可以对同类型的产品按照性能进行对比, 从而合理地购买产品 [2]。
目前用户一般通过在 Web 上填写问卷调查表的方式或直接使用自然语言发表一段评论的方式来表达对产品的态度。
问卷调查表属于结构化数据, 可以使用成熟的数据库技术进行分析并显示统计结果, 自然语言描述的产品评论属于无结构化数据, 生产厂商和用户要想从产品评论中获取信息, 只有通过人工阅读方式来获取信息, 而这是一个消耗时间且容易产生错误的过程。
因此产生了对用户评论挖掘的研究, 目的是通过采用自然语言处理技术, 对自然语言描述的无结构的用户产品评论中进行数据的自动挖掘, 找到有用的信息, 并以直观的方式对挖掘结果进行表示。
2产品评论挖掘框架产品评论挖掘是文本挖掘研究领域中最近几年兴起的研究热点, 以 Web 上发表的用户产品评论作为挖掘对象, 采用自然语言处理技术,从大量文本数据中发现用于对该产品各方面性能的评价。
目前产品评论挖掘分为产品特征提取、主观句定位、用户态度提取、态度极性判定和挖掘结果显示 5个子任务 (如图 1 。
(1 产品评论语料库。
产品评论挖掘是针对某类产品 (比如手机、数码相机进行挖掘, 因此必须首先建立产品评论的语料库。
目前研究主要采用从指定的网站 (比如英文的 www.Ama 、中文的 获取某类产品的产品评论来构建产品评论语料库。
(2 产品特征提取。
从产品评论中发现用户对产品的哪些产品特征 (产品的部件、部件的性能或功能进行了评价。
基金项目:重庆市自然科学基金 (the Natural Science Foundation of Chongqing City of China under Grant No.2007BB2134 。
作者简介:伍星 (1978- , 男, 博士研究生, 讲师, 主要研究方向为自然语言理解、Web 挖掘; 何中市 (1968- , 博士, 教授, 博导, 主要研究方向为机器-收稿日期:2008-09-15修回日期:2008-10-16产品评论挖掘研究综述伍星, 何中市, 黄永文 WU Xing , HE Zhong-shi , HUANG Yong-wen重庆大学计算机学院, 重庆 400044Computer College of Chongqing University , Chongqing 400044, China E-mail :wuxing@WU Xing , HE Zhong-shi , HUANG Yong-wen.Product review mining :A puter Engineering and Applications , 2008, 44(36 :37-41. Abstract :Product review mining is the process of finding information from product reviews on the Web through natural language process technology.It is a rising field that is the sub field of unstructured data mining from plain text.The information mined fromproduct reviews can help manufacturers to improve their product ,and help user to buy product with more rationality.A survey of product review mining is discussed.Firstly , the framework of product review mining is analyzed.Then , the tasks of product reviewmining that include subjective sentence identify , product feature extracting , user attitude extracting , polarity classifying and mining result show are also described in detail , and finally the future reseach directions about product review mining are pointed out. Key words :textual pattern ; subjective feature ; word polarity摘要:产品评论挖掘是以 Web 上用户发表的产品评论为挖掘对象, 采用自然语言处理技术, 从大量的文本数据中发现关于产品的功能和性能的评价信息的过程。
产品评论挖掘是一个新兴的研究领域, 是对自然语言描述的无结构数据进行数据挖掘的典型代表。
产品评论中挖掘得到的信息不仅可以帮助生产厂商改进产品, 还可以帮助用户合理的购买产品。
对产品评论挖掘进行了全面深入地讨论, 介绍了产品评论挖掘系统的通用框架, 然后对产品特征提取、主观句定位、用户态度提取、态度极性判定、挖掘结果显示这 5个子任务进行了详细地阐述, 最后介绍了产品评论挖掘的最新方向。
关键词:用户评论; 主观特征; 词语极性 DOI :10.3778/j.issn.1002-8331.2008.36.010文章编号:1002-8331(2008 36-0037-05文献标识码:A中图分类号:TP18Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 37Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用2008, 44(36产品评论语料库产品特征提取主观句定位产品特征集合主观句集合用户态度提取态度极性判定挖掘结果显示图 1产品评论挖掘系统框架1. 最大的缺点是电池容量小使用时间短。
2. 外表华丽, 适合白天使用夜景不用三角架不行, 防抖极差, 防红眼基本不起作用。
3. SONY T9可以放在裤兜里。
图 2产品特征(3 主观句定位。
发现产品评论中的哪些句子用户表达了对产品的主观态度。
(4 用户态度提取。
从主观句中寻找表示用户态度的单词、短语或结构。
(5 态度极性判定。
确定用户态度的极性:正性 (肯定、支持 /负性 (否定、反对。
(6 挖掘结果显示。
对挖掘结果进行直观地显示。
文章的后续部分将对产品评论的 5个子任务进行详细地介绍。
2.1产品特征提取生产厂商一般会提供一个关于产品各个方面性能的说明文件, 但是产品评论挖掘一般不从这样的说明性文件中提取产品特征, 主要原因是:首先生产厂商和用户对产品特征关注的角度不一样, 生产厂商提供的产品特征更多的专注于一些技术细节, 对于这样的细节用户一般不感兴趣; 其次产品评论中对特征的描述是一个开放性的问题, 用户可能在产品评论中发表生产厂商根本没有考虑到的一些产品特征, 因此需要从产品评论语料库中提取产品特征。
产品特征分为显示特征和隐示特征, 显示特征是直接出现在产品评论中描述产品的性能或功能的名词或名词短语。
隐示特征没有在语句中直接进行描述, 需要句子进行语义理解才能得到。
图 2中的第 1、 2句中的电池容量、外表、三脚架和防红眼是显示特征, 而第 3句中语句的字面语义是相机容易放在口袋里, 其实指出了 SONY T9的大小这个隐示特征。
提取隐示特征需要自然语言的完全理解技术, 而该技术不成熟, 因此目前的产品评论挖掘中产品特征提取均都只考虑显示产品特征。
显示产品特征的提取分为人工定义和自动提取两类方法。
人工定义就是针对特定领域的产品建立该领域的产品特征词汇表。
Li Zhuang 人工定义针对电影的产品特征, 将电影的产品特征分为两类:电影的元素 (比如:screenplay 、 vision effect 和与电影相关的人员 (比如:director 、 screenwriter 、 actor [3]。
姚天昉利用本体建立了汽车的产品特征 [4]; Kobayashi 、 Inui 和 Mat -sumoto 以半自动的方式建立了针对汽车和游戏的产品特征, 首 (论文档中抽取候选的特征, 再以人工的方式进行标注 [5]。
采用人工定义产品特征的方法, 每一个领域的产品都需要该领域的专家参与才能定义该领域的产品特征, 因此移植性较差, 并且人工定义的产品特征是静态的, 当产品的功能发生改变后 (比如手机加入了新的功能 , 只有重新召集领域专家才能将新特征加入该类产品的产品特征集合中。
自动提取产品特征主要使用词性标注、句法分析、文本模式等自然语言技术对产品评论中的语句进行分析, 从中自动发现产品特征。
Kim 和 Hovy 首先寻找句子中包含表达主观性的词汇, 然后定义一个大小固定的窗口, 以主观性词汇为中心, 将窗口中的名词或名词短语作为特征 [6]。
Jeonhee Y 、 Nasukawa 、 Bunescu 和 Niblack 指定了具有 BNP (Base Noun Phrase 结构的名词短语才可能是产品特征, 并使用信息检索算法度量该特征是否与指定产品类相关 [7]。
Hu Minqing 和 Liu Bing 首先对评论中的语句进行词性标注,只保留句子中的名词或名词短语, 将产品评论语料库中的每一个句子生成一条记录插入 Trans -action File , 然后采用 Apriori 算法从 Transaction File 中寻找频繁项 (频繁 1, 2, 3项集 , 将得到的频繁项作为候选产品特征, 再根据两条启发式规则对候选产品特征进行过滤得到产品特征集合。
该方法结构简单便于实现, 具有良好的移植性, 获得了较高的召回率 (80% , 但准确率有待提高 (71% [8]。
Popescu 、Yates 和 Etzioni 采用 KnowItAll 中人工定义的抽取指定关系 (part of 关系、 is a 关系的文本模式抽取产品特征。