基于手機商品評論文本的情感分析與挖掘

王洋

【摘 要】目的：隨著互聯網技術的發展和智能設備的普及，電商平臺出現了大量商品評論信息，分析和挖掘商品評論文本的情感，對于研究用戶需求、商品口碑具有極其重要的價值。方法：文章利用編程語言python獲取電商平臺的商品評論信息，采用算法與人工相結合的方式，從數據預處理、特征詞表的構建、修飾詞表和情感詞表的擴充等方面分析商品的評論信息和用戶對相應屬性的評價觀點。結果：實現了商品屬性和評價情感詞的抽取和分類，實現了商品評論的情感傾向性分析，深入了解用戶需求和產品口碑。局限：依賴情感詞典進行情感分析，為取得更加精確的結果，情感詞典需要不斷完善。

【關鍵詞】情感分析;產品評論;文本挖掘

【中圖分類號】TP391.1 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2019）05-0130-03

1 背景介紹和研究目的

智能手機作為最主要的智能移動終端，深刻地影響著人們生活的方方面面。有報告顯示，2017年上半年，中國手機市場出貨量達2.81億部，智能手機用戶規模達到6.55億人[1]。消費者面對日益同質化的手機難以選擇，同時手機廠商也難以捕捉用戶需求，從而進行針對性的產品更新和升級。

情感分析又稱為情感挖掘、意見抽取、傾向性分析，是指通過用戶對某一事件或商品的評論文本進行分析、歸納，進而發現其觀點和傾向性情感[2]。基于手機評論文本的情感分析，能有效地解決上述問題，對研究消費者需求和推動產品更新換代具有積極的指導意義。

2 情感分析方法

（1）數據的獲取與預處理。本文利用編程語言python，從電商平臺“京東商城”抓取了手機產品的評論文本，包括會員姓名、評價內容、追評內容、評價時間等字段，考慮到抓取數據存在冗余和無效數據，必須對抓取到的數據進行預處理，包括對獲取的數據進行冗余的刪除、字符的過濾、詞形的轉換等，然后借助中文分詞工具Jieba去除停用詞和分詞。

（2）詞典構建。本文以中文情感詞匯本體庫為基礎詞典進行情感詞典的擴建，該詞典由大連理工大學構建。本研究中規定情感詞的極性取值：-1為貶義、0為中性、1為褒義，以便更好地計算評論中的情感強度。同時，通過人工添加的方式補充手機評論領域特定的情感詞并賦予強度值，例如人工添加“發燙”并賦值為-1，進行情感詞典的補充。借鑒高寧[3]對于程度副詞與否定副詞共現的研究，同時參考施寒瀟[4]、梅莉莉[5]等人的研究，建立情感詞典、程度副詞詞典和否定詞詞典。分詞后的評論文本結合以上3個詞典計算出每個屬性的情感傾向。

（3）細粒度情感計算模型。計算情感詞I的情感強度值的公式為I=α×β。其中，α表示情感詞的強度，β表示情感詞的極性值。根據自定義補充的情感詞典，α的取值為1～7。β的取值為-1、0、1，分別表示負面情感、中性情感和正面情感。結合程度副詞、否定詞，將情感詞的情感得分進一步優化，最終公式為Ei=（-1）γiPiIiMi。其中，Ei為最終情感詞得分，γ為否定詞的數目，決定情感詞的詞極性。P表示程度副詞的強度，數值越大，則強度越高。

3 實證研究

3.1 數據收集與處理

本研究通過python從“京東商城”爬取iPhone X、iPhone XR、榮耀Magic2、華為P30 Pro、小米9、OPPO R15x、vivo iQOO、榮耀Play、vivo Z3和榮耀8X 10款手機的相關評論，共10 000條評論數據，在去除重復評論后共獲得9470條樣本評論數據。將抓取的評論內容進行去停用詞、分詞等預處理，再運用TF-IDF算法進行關鍵詞提取。word2vec詞向量分類結合人工篩選，抽取歸納手機屬性和近義詞，并對評論數據按手機屬性計算情感得分。

3.2 爆款手機影響因素的建立

詞云圖的制作（如圖1所示），通過對預處理后的評論文本提取高頻詞，并繪制詞云圖，可以直觀地展示出評論重點，有助于手機特征的總結歸納。

從詞云圖和高頻詞中歸納消費者購買手機的主要關注點發現有七大屬性，并基于word2vec詞向量分類與人工篩選相結合的方法，抽取七大屬性相關近義詞。

七大屬性和相關近義詞部分結果見表1。

3.3 手機評論情感分析研究

對所搜集的評論集進行情感劃分，計算每款手機七大屬性的得分，結果如圖2所示。

將屬性得分總分結合各手機型號的均價，可以把10款手機劃分為以下3個層次。

第一層次為榮耀Play、榮耀8X、OPPO R15x和vivo Z3，這4款手機的不同配置均價在1 600～2 000元的價格區間，低于中國信通研究院公布的2018年國內市場智能手機的均價（2 523元）[6]。該類手機的特點是“物美價廉”，以低于2 000元的價格獲取能保證用戶日常體驗的硬件配置，雖然不及各品牌的旗艦機型，但也區別于使用感極差的低端手機。

第二層次為小米9、榮耀Magic2和vivo iQOO。該類手機的特點是“主打性價比”，保證在使用頂級硬件設備的情況下比其他廠商的旗艦機的價格更低，以價格優勢獲取部分高端手機使用者。例如，小米9在各項得分上均保持平均分以上的水平，唯一的短板是其電池容量較小，用戶對其電池續航有所擔憂。

第三層次為iPhone X、iPhone XR和華為P30 Pro。這類手機的特點是“追求極致”。眾所周知，iPhone引領著智能手機行業的發展，推動了指紋解鎖、面部識別等技術的運用，其定價也從4 000元逐步提升到2018年的上萬元，iPhone具有非常強大的品牌價值。但是近年來，iPhone創新乏力，在外觀和技術上都沒有明顯的創新，導致了iPhone在我國的銷量不斷下滑。這也符合邊際效用遞減規律[7]，即iPhone在沒有跨越式發展的情況下，例行的升級換代已經無法打動消費者。

作為國產品牌的華為手機近年來發展迅速，憑借mate系列和p系列成功占據高端手機市場。華為P30 Pro憑借其獨占一檔的拍攝能力獲得了用戶的廣泛好評，成為華為手機P系列的核心招牌。在電池續航和性能方面，華為P30 Pro的得分都處于較高水平，但在屏幕方面的得分較低，這也是被消費者廣泛吐槽和質疑的，認為華為P30 Pro不應該配置一塊較低水平的屏幕。

通過上述分析發現，中國智能手機市場有幾個明顯的特點：第一，中國作為發展中國家，消費者的消費水平不斷提升，但仍未達到發達國家水平，這就導致消費者對于價格十分敏感，售價成為消費者選擇手機的重要篩選標準。體現在除iPhone以外的品牌全部都推出了“低價千元機”和“性價比手機”，以獲取更多的消費者。第二，消費者對手機的需求愈發多樣，從硬件配置到系統流暢度再到拍照能力和電池續航，用戶對手機的各個方面都更加挑剔，這也是小米、榮耀等品牌所推行的策略，即“無明顯缺點的水桶機”，以提高手機口碑。第三，我國除華為手機之外，其余手機的品牌價值并不突出。對比iPhone，我國僅有華為手機站在高端手機市場，不以絕對的性價比作為核心競爭力。如何提升手機的品牌價值，是國內手機廠商必須關注的一個重要問題。

4 結語

手機評論文本中蘊含了大量的情感信息，通過對手機評論文本進行情感分析，可以挖掘其中的用戶情感和商業價值。本研究對于消費者和廠商而言都具有借鑒意義。這一研究方法不局限于手機行業，也同樣適用于擁有大量用戶評論的其他商業領域。

同時，本研究也存在不足之處。情感評分依賴于完備的情感詞典，情感詞典需要進一步完善。此外，受抓取平臺的限制，與手機近10萬量級的銷量相比，研究所反映的結論有限。

參 考 文 獻

[1]中國互聯網絡信息中心.第41次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》發布[EB/OL].http：//www.cbdio.com/BigData/2018-02/01/content_5672382.htm，2018-02-01.

[2]李天辰，殷建平.基于主題聚類的情感極性判別方法[J].計算機科學與探索，2016，10（7）：989-994.

[3]高寧.現代漢語程度副詞與否定副詞共現的認知研究[D].長春：吉林大學，2013.

[4]施寒瀟.細粒度情感分析研究[D].蘇州：蘇州大學，2013.

[5]梅莉莉，黃河燕，周新宇，等.情感詞典構建綜述[J].中文信息學報，2016，30（5）：19-27.

[6]迪信通在云南.中國信通研究院發布最新報告：2018國內手機均價2523元[Z].http：//www.sohu.com/a/298428947_401685，2019-03-01.

[7]張昆侖.邊際效用遞減規律新探[J].天津財經學院學報，2004（4）：8-10.

[責任編輯：陳澤琦]