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    網(wǎng)絡(luò)零售中基于在線評論的茶葉質(zhì)量評價

    2018-03-07 05:02:34鄭麗娟李睿璇張杰
    商場現(xiàn)代化 2018年3期
    關(guān)鍵詞:在線評論情感分析評價

    鄭麗娟+李睿璇+張杰

    摘 要:茶葉是我國的特色產(chǎn)業(yè),其質(zhì)量影響著茶葉的銷售量。隨著網(wǎng)絡(luò)零售的快速發(fā)展,越來越多的茶商開始利用互聯(lián)網(wǎng)銷售茶葉,該種銷售形式,由于無法觸及實體商品,消費者需要通過在線評論了解茶葉的質(zhì)量。本文通過對在線評論的分析,進(jìn)行茶葉質(zhì)量的評價,首先獲取在線評論并構(gòu)建語料庫,其次,引入情感分析技術(shù),提取在線評論中的特征信息和情感信息,實現(xiàn)由消費者感知出發(fā)的茶葉質(zhì)量的評價。本文借助在線評論,可以實現(xiàn)從消費者角度對茶葉主觀性質(zhì)量的評價,可以幫助茶商和消費者更加全面、細(xì)致地了解所銷售和所購買的茶葉。

    關(guān)鍵詞:在線評論;情感分析;茶葉質(zhì)量;評價

    一、引言

    近年來,網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展迅速、如火如荼,在降低流通成本、推動流通方式轉(zhuǎn)型、促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級等方面發(fā)揮了積極作用。隨著網(wǎng)絡(luò)零售的快速發(fā)展,越來越多的茶商開始利用互聯(lián)網(wǎng)銷售茶葉,消費者也開始通過網(wǎng)絡(luò)購買茶葉。網(wǎng)絡(luò)購物過程中,由于無法觸及實體的茶葉商品,消費者只能通過網(wǎng)絡(luò)口碑來了解茶葉的質(zhì)量,良好的口碑已成為網(wǎng)絡(luò)零售商獲得市場空間的前提和保障,在線評論就是其中的一種重要口碑形式。

    在線評論(online review)是消費者根據(jù)自己對“質(zhì)量的感知”,從使用者的角度來描述和評價商品的特征和性能,體現(xiàn)了消費者對商品滿意與否。質(zhì)量是客觀性和主觀性的統(tǒng)一體,客觀性質(zhì)量指通過客觀指標(biāo)進(jìn)行衡量的質(zhì)量特性,可以用技術(shù)手段規(guī)范和檢測,主觀性質(zhì)量則指滿足人的心理需要的質(zhì)量特性,需要從消費者的角度評判。在關(guān)于茶葉質(zhì)量的已有研究中,多采用技術(shù)手段對客觀性質(zhì)量進(jìn)行檢測,而忽略了對茶葉主觀質(zhì)量的評價,本文通過對在線評論的分析,可以有效解決這一問題,實現(xiàn)從消費者角度對茶葉主觀性質(zhì)量的評價。

    二、相關(guān)研究

    1.茶葉質(zhì)量評價

    在茶葉的銷售中,質(zhì)量是影響顧客滿意度的主要因素,而顧客滿意又是企業(yè)維持老顧客、保持競爭優(yōu)勢的基石。因此,對于網(wǎng)絡(luò)零售商來說,茶葉的質(zhì)量至關(guān)重要。謝艷云探討了如何借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù),精準(zhǔn)地了解茶葉種植面積、氣候、濕度等多方面信息,從而判斷茶葉質(zhì)量。郭燕茹分析了我國茶葉質(zhì)量安全中存在的主要問題及原因,并提出完善茶葉質(zhì)量安全保障體系的戰(zhàn)略對策。龔艷等運用典型調(diào)研法和定點監(jiān)測法對湖北的茶葉種植、生產(chǎn)、監(jiān)管等多環(huán)節(jié)開展了監(jiān)測和調(diào)研,根據(jù)所獲取數(shù)據(jù),明晰了茶葉的安全現(xiàn)狀。

    2.在線評論分析

    現(xiàn)有研究主要采用情感分析技術(shù),探討評論中包含的商品特征和消費者情感信息。Lin等提出一種基于潛在狄利克雷分析(LDA)的主題情感聯(lián)合模型(Joint Sentiment-Topic, JST),在原有的三層LDA模型(主題層、文檔層和詞語層)基礎(chǔ)上添加了情感層,用于同時識別產(chǎn)品特征及其對應(yīng)的觀點。王曉耘等基于Apriori算法和隸屬度算法提取產(chǎn)品特征和特征觀點詞對,并構(gòu)建一種基于評論情感量化的商品綜合評分模型。Wang等(2016)提出一種中文在線評論的情感分析方法,對影響情感分析效果的各種因素進(jìn)行了實驗研究。

    3.研究綜述

    已有茶葉質(zhì)量的研究,重點集中在如何通過技術(shù)識別、監(jiān)控茶葉質(zhì)量,因此在客觀性質(zhì)量的評價方面已取得顯著的進(jìn)展,但由于數(shù)據(jù)來源的單一,對主觀性質(zhì)量的評價存在不足。茶葉質(zhì)量評價中所使用的數(shù)據(jù),通常來自于相關(guān)部門的監(jiān)測、檢測或調(diào)研,該方法本質(zhì)上不是從“消費者感知的角度”收集的數(shù)據(jù),因而不能很好地展開茶葉主觀性質(zhì)量的評價。針對該問題,提出一種基于在線評論的茶葉質(zhì)量評價方法,該方法可以很好地對茶葉主觀性質(zhì)量進(jìn)行評價。

    三、基于在線評論的茶葉質(zhì)量評價

    在線評論中包含了關(guān)于茶葉質(zhì)量的大量信息,主要包括“特征信息(特征詞)”和“情感信息(觀點詞)”,如表1所示,兩類信息體現(xiàn)了客戶對茶葉質(zhì)量的某種特征(特征信息)的需求情況和滿意與否(情感信息)。對在線評論進(jìn)行分析,提取評論中的兩類信息,可以實現(xiàn)由消費者感知出發(fā)的茶葉質(zhì)量的評價。

    1.在線評論的獲取與標(biāo)注

    為提取出在線評論中的特征信息和情感信息,首先需要對在線評論進(jìn)行獲取和標(biāo)注。步驟如下:(1)使用PHP語言實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)爬蟲,通過淘寶、京東等電子商務(wù)網(wǎng)站,下載關(guān)于茶葉的在線評論;(2)開發(fā)簡易的標(biāo)注系統(tǒng),以方便標(biāo)注人員進(jìn)行在線評論的標(biāo)記;(3)對標(biāo)注人員進(jìn)行“多參數(shù)標(biāo)記規(guī)范”的培訓(xùn),實現(xiàn)詞性、詞義以及詞語間語義關(guān)系等的標(biāo)注,從而構(gòu)建規(guī)范化的訓(xùn)練語料庫。

    2.在線評論中“特征觀點對”的抽取

    抽取步驟如下:(1)對訓(xùn)練語料庫中所標(biāo)注的詞性、詞義以及詞語間語義關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計,獲得最常見的、出現(xiàn)頻率最高的詞對形式(如表2所示,其中N代表名詞,A代表形容詞,V代表動詞),并采用“詞對”和“詞典Hownet”相結(jié)合的挖掘方法,實現(xiàn)茶葉質(zhì)量的特征信息(特征詞)和情感信息(觀點詞)的提取,提取出的信息形成“特征-觀點序列”;(2)對“特征-觀點序列”進(jìn)行統(tǒng)計,獲得特征觀點對的配對規(guī)則,從而實現(xiàn)在線評論中“特征觀點對”的抽取。

    3.針對茶葉具體特征的質(zhì)量評價

    (1)采用[7]中的模糊統(tǒng)計方法,確定觀點詞的情感極性和情感強(qiáng)度。(2)根據(jù)“特征觀點對”配對結(jié)果,以及觀點詞的情感極性和情感強(qiáng)度,將所有觀點詞的情感強(qiáng)度相加后取其平均值,該平均值即為針對茶葉具體特征的情感強(qiáng)度值,即質(zhì)量評價值。

    四、結(jié)束語

    從消費者角度對茶葉質(zhì)量進(jìn)行評價,可以幫助茶商更加全面、細(xì)致地了解所銷售茶葉的質(zhì)量,為茶商制定科學(xué)、合理、有效的網(wǎng)絡(luò)營銷策略提供參考依據(jù),也可以為客戶制定茶葉的網(wǎng)絡(luò)購買決策提供建議。

    參考文獻(xiàn):

    [1]謝艷云.基于大數(shù)據(jù)分析的茶葉質(zhì)量評估[J].福建茶葉,2016. 05,232-233.

    [2]郭燕茹.我國茶葉質(zhì)量安全現(xiàn)狀、問題及保障體系構(gòu)建[J].林業(yè)經(jīng)濟(jì),2014.7,98-101.

    [3]龔艷,顧寶根,邢美華.湖北省茶葉質(zhì)量安全監(jiān)管現(xiàn)狀與控制對策分析[J].農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與安全,2016.6,11-14.

    [4]Lin, C., He, Y.L., Everson R., Ruger S. Weakly supervised joint sentiment-topic detection from text [J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2012, 815-824.

    [5]王曉耘,史玲玲.基于網(wǎng)絡(luò)評論情感量化的商品綜合評分模型[J].杭州電子科技大學(xué)學(xué)報:社會科學(xué)版, 2016, 12(3), 8-15.

    [6]Zheng L. J., Wang H.W. Sentimental feature selection for sentiment analysis of Chinese online reviews[J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics. 2015. First online. http://link.springer.com/article/10.1007/s13042-015-0347-4.

    [7]鄭麗娟,王洪偉,郭愷強(qiáng).基于情感詞模糊統(tǒng)計的網(wǎng)絡(luò)評論情感強(qiáng)度研究[J].系統(tǒng)管理學(xué)報,2014,23(3),324-330.

    作者簡介:鄭麗娟,女,漢族,聊城大學(xué)商學(xué)院(質(zhì)量學(xué)院)講師,博士,研究方向:在線評論與產(chǎn)品質(zhì)量endprint

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