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摘要
目的使评论文本挖掘方法匹配设计调研的多样化需求，同时将文本挖掘结果进一步参与设计方案的参数化分析与评价。方法 通过网络爬虫获取购物网站中的产品评论文本，明确调研目标并使用意象词汇进行描述，使用关键词提取与词汇相似度计算方法计算产品在调研目标上的意象倾向并进行参数化表示，分类提取产品特征参数，使用BP神经网络构建产品特征参数与意象参数间映射关系以形成产品评论模型，将产品特征参数输入映射关系中，得到调研目标上的意象参数，实现产品意象的参数化挖掘与评价。结果 使用手机为例进行验证，所得评价模型输出的意象参数预测值与真实值之间差异均值分别为0.0160、-0.0146、-0.0137，评价模型较为有效。结论 方法能够从评论文本中有效提取意象倾向并表示为调研目标上的倾向参数，加强了产品评论文本挖掘与设计调研间的关系，提高了文本挖掘结果的可理解性。
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