摘要
目的:随着互联网技术的发展和智能设备的普及,电商平台出现了大量商品评论信息,分析和挖掘商品评论文本的情感,对于研究用户需求、商品口碑具有极其重要的价值。方法:文章利用编程语言python获取电商平台的商品评论信息,采用算法与人工相结合的方式,从数据预处理、特征词表的构建、修饰词表和情感词表的扩充等方面分析商品的评论信息和用户对相应属性的评价观点。结果:实现了商品属性和评价情感词的抽取和分类,实现了商品评论的情感倾向性分析,深入了解用户需求和产品口碑。局限:依赖情感词典进行情感分析,为取得更加精确的结果,情感词典需要不断完善。