基于在线评论情感分析的快递服务质量评价

第43卷第3期 2017年3月

北京工业大学学报

JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Vol.43 No.3

Mar. 2017

基于在线评论情感分析的快递服务质量评价

王洪伟\宋媛\杜战其u，郑丽娟3,华瑾4,张艺伟1

(1.同济大学经济与管理学院，上海200092 ; 2.上海海洋大学工程学院，上海201306;

3.聊城大学商学院，山东聊城252000;

4.上海通用汽车销售有限公司，上海201206)

摘要：由于问卷调查分析法受访者少，问卷质量也低，为此，以海量的在线消费者评论为数据，采用情感分析技 术，提出一种快递服务质量评价方法.选取大众点评网上S F和ST两家快递企业的评论语料为例进行实验分析，首 先，应用服务质量测评模型SERVQUAL量表和物流服务质量评价的相关理论，结合文本分析方法，建立一套基于 在线评论情感分析的快递服务质量评价指标体系;其次，对评论语料进行抓取、分句、标识等预处理，比较不同特征 选择算法在不同分类算法下的查全率与查准率，最终以信息增益和支持向量机作为最佳组合，抽取614个特征项 用于有用性文本的识别;然后，基于HowNet的语义相似度极性计算方法和副词量级划分方法对在线评论进行情感 极性和强度分析;最后，应用TF-IDF法，结合评论文本确定评价指标的权重，对快递企业服务质量计算综合评价得 分.与大众点评网的星级评分进行对比，实验结果表明:该方法与现有方法相比，能够直观地比较S F和ST两家快 递企业在快递服务质量各项评价指标上的差异，并且两者的得分趋势相吻合.

关键词：在线评论；情感分析；快递服务；质量评价

中图分类号：U461; TP308 文献标志码：A 文章编号：0254 -0037(2017)03 -0402 -11

doi：10.11936/bjutxb2016010063

Evaluation of Service Quality for Express Industry Through

Sentiment Analysis of Online Reviews

WANG Hongwei1，SONG Y uan1，DU Zhanqi1，2，ZHENG Lijuan3，HUA Jin4，ZHANG Yiwei1

(1. School of Economics and Management，Tongji University，Shanghai 200092，China;

2. College of Engineering，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China;

3. School of Business，University of Liaocheng，Liaocheng 252000，Shandong，China;

4. Saic General Motors Sales C o.，L td.，Shanghai 201206，China)

A b stra c t ：The evaluation m ethod based on questionnaire survey has lim ited respondents with low quality，

therefore，an evaluation method of express service quality was put forward in this paper through sentim ent analysis of massive online reviews by selecting online reviews of express com panies SF and ST from dianping. com for experim ent analysis. F irst，the SERVQUAL model of service quality evaluation and the related theory of quality evaluation of logistics service was applied com bined with text analysis，to establish an index system of quality evaluation of express service through sentim ent analysis. Then online reviews such as capturing，phrasing and m arking were preprocessed，and the recall ratio and precision ratio under different feature selection algorithm and different classification algorithm were com pared. 614 features were extracted and the useful text were identified by choose IG and SVM as the best combination.

收稿日期：2016-01-27

基金项目：国家自然科学基金资助项目（71371144,71601082);上海市哲学社会科学规划课题资助项目（2013BGL004)

作者简介：王洪伟（1973—），男，教授，博士生导师，主要从事商务智能与情感计算方面的研究，E-mail:hwwang@tongji.

edu. cn

第3期王洪伟，等：基于在线评论情感分析的快递服务质量评价403 Furtherm ore，the polarity analysis and strength analysis of online reviews were conducted based on sem antic similarity calculation of HowNet and adverb classification m ethod. F inally, TF-ID F with the weight of evaluation index was applied to evaluate the express service quality. Compared with the rating scores from dianping. com, the experim ental results indicate that the proposed method can effectively and better com pare differences between SF and ST in each express service quality index. B esides, the general evaluation scores are in alignm ent with dianping. com.

K ey w o rd s: online review s; sentim ent analysis; express service; quality evaluation

近年来，电商的火爆带动了快递行业的井喷式 发展.目前，全国持有快递业务经营许可证的企业 超过8 000家，跨省经营快递业务的网络型企业52 家.与此同时，快递服务良莠不齐.根据2014年3 月新华网举办的“电子商务与快递服务协同发展”访谈，快递企业服务质量较差，快递丢失时有发生,仅2014年国家邮政管理部门收到快递服务的申诉 数量就不下20万件.低端的服务质量不仅损害消 费者的利益，还会造成客户资源的流失，严重影响企 业的经济效益[14].因此，改进服务、提升质量，是快 递企业获取竞争优势的关键.

通常，采用问卷调查的方式收集消费者意见，据 此评价快递服务质量.但这种方式存在以下不足: 1)耗时费力[5].在线调查或纸笔测验耗费大量人 力，且收回周期较长.2)信息质量低.消费者大多 被动地填写问卷，受访者的参与性及问卷的复杂性 影响信息采集的质量[6].因此，有必要探讨一种新 的方法挖掘消费者意见.随着社交媒体的兴起，消 费者乐于在线发表自己的看法[7].通常，这是一种 主动行为,具有真实性和及时性，面对海量的在线评 论，利用文本挖掘技术，分析用户对快递服务的评 论，将有助于评价快递服务的质量.

1相关工作

1.1快递服务质量

服务质量是影响顾客满意度的主要因素，而顾 客满意又是企业维持老顾客、保持竞争优势的基石. 因此，对于物流企业和快递企业来说,服务质量至关重要.

服务质量评价方法有：S E R V Q U A L (service

q u a lity)量表[8]和 S E R V P E R F(service p e rfo rm a n c e)量表[9].S E R V Q U A L的核心是服务质量差距模型，

即服务质量取决于用户所感知的服务水平与用户所 期望的服务水平之间的差别程度.该量表包含5个 维度共22个题项，每一维度的服务质量评分值=顾 客实际感受-顾客期望，因此S E R V Q U A L量表又被称为“期望-感知”模型.1992年,C r o n in等[9]鉴于

S E R V Q U A L过程中存在概念性和测量性问题，提出

S E R V P E R F.S E R V Q U A L和 S E R V P E R F的争论焦点

在于,前者运用“感知”减“期望”作为测量服务质量 的方法，而后者将“期望”从公式中剔除，仅保留服 务绩效感知作为服务质量得分的测算.

快递服务质量（express service q u a lity，E S Q)是 物流服务质量的延伸.关于快递服务质量的评价，主要是基于S E R V Q U A L和物流服务质量（logistics

service q u a lity，L S Q)评价方法[10]的再设计.孙军华 等[11]基于S E R V Q U A L量表，构建了中国快递服务 质量评价体系的24个指标；闫景民[12]在 S E R V Q U A L模型的基础上，增加了补救性维度，总 结为6维度27指标;Z h u o等[13]根据快递业的服务 特性，对S E R V Q U A L模型进行改进，保留了移情性、有形性和保证性3个维度，同时将可靠性与响应性 合并为时效性维度,并新增安全性维度;Y u等[14]针 对电商网购环境特点，参考S E R V Q U A L，设计了包 含25个指标的快递企业服务质量量表.

1. 2情感分析

情感分析（sentim ent a n a ly s is)综合了自然语言 处理、机器学习、文本挖掘、信息抽取与检索、概率统 计等多个学科，是一种对网络用户生成的带有情感 色彩的主观性内容进行提取、分析、处理、归纳和推 理的技术;通过自动分析某种产品/服务评论的文本 内容,发现消费者对该产品/服务的态度和意见，对 文本的情感倾向（褒/贬、好/恶、支持/反对等）做出 定性判断，并对情感倾向性的强度做出分析[15].

按照研究对象粒度的不同，情感分析分为篇章 级、句子级和词语级3个层次.其中，篇章级情感分 析首先对文档进行预处理（包括分词和词性标注），然后选取文本情感特征，接着筛选特征项并赋予权 重,并将带权重的文本特征输入分类器，从而得到文 档的情感极性[16鄄19].句子级情感分析通过判断词语 的情感极性，或者利用与篇章级情感分析类似的机 器学习方法，先对篇章中的句子进行情感分析，再整