中文產(chǎn)品評論的維度挖掘及情感分析技術(shù)研究*

趙志濱，劉 歡，姚 蘭，于 戈

東北大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，沈陽 110819

1 引言

近些年，電子商務(wù)迅猛發(fā)展，消費(fèi)者可以通過電商平臺完成在線購物和支付，這一方面提高了交易效率，同時也減少了商品流通環(huán)節(jié)和倉儲費(fèi)用，降低了交易成本。為了提升服務(wù)質(zhì)量和吸引消費(fèi)者，絕大多數(shù)電商平臺都鼓勵消費(fèi)者發(fā)表購物評論，以表達(dá)消費(fèi)者對產(chǎn)品各個屬性維度上的意見。這些包含了消費(fèi)者購物和產(chǎn)品使用體驗(yàn)的評論成為一種重要的市場信息資源。消費(fèi)者可以將他人的評論作為指引，了解目標(biāo)商品在各個屬性維度上的指標(biāo)或者優(yōu)缺點(diǎn)，從而最大可能地實(shí)現(xiàn)理性消費(fèi)和科學(xué)消費(fèi)。對于商家或者生產(chǎn)者來說，這些消費(fèi)者評論是最為直接和重要的市場反饋信息，據(jù)此可以了解市場需求，從而有的放矢地改進(jìn)服務(wù)，提升產(chǎn)品質(zhì)量，指導(dǎo)新產(chǎn)品研發(fā)，或者實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

一個商品會包含眾多的屬性維度，消費(fèi)者的評論談及其中的某些維度，并包含針對具體屬性維度的評價，即維度情感。消費(fèi)者綜合考慮不同維度的情感，潛在地為產(chǎn)品評論賦予整體情感。例如，表1中列舉了3條來自于京東商城洗衣液商品的評論。表2則是表1中3條評論所描述的屬性維度、維度情感和整體情感。

評論r1談到了商品的“香味”和“物流/送貨速度”兩個維度，且維度情感都為正面。顯然，評論r1的整體情感為正面。

評論r2談到了“物流/送貨速度”、“濃度”、“清潔效果”三方面，其中對于“物流/送貨速度”評價為正面，而對于“濃度”和“清潔效果”的評價為負(fù)面。顯然，r2的整體情感為負(fù)面。

Table 1 Examples of product's reviews表1 產(chǎn)品評論舉例

Table 2 Dimensions,dimensional sentiments and overall sentiments of reviews in Table 1表2 表1中評論的維度、維度的情感、整體情感

評論r3談到了“物流/送貨速度”、“易漂洗性”和“產(chǎn)品價格”3個屬性維度。同r2一樣，評論在不同屬性維度上所表達(dá)的情感有正有負(fù)。如果依靠傳統(tǒng)的情感標(biāo)注方法，即整體情感是各個維度情感的簡單累加，那么r3的情感值將會被判定為負(fù)面。這顯然是錯誤的，因?yàn)樵u論中明確地表達(dá)了消費(fèi)者繼續(xù)購買這款洗衣液的意愿。這也就意味著，消費(fèi)者對于該產(chǎn)品的整體情感應(yīng)為正。

從上面的例子中可以看出：（1）一條評論的整體情感是該評論所包含的屬性維度及其對應(yīng)情感的綜合結(jié)果；（2）對于同一種商品，消費(fèi)者對于商品的不同屬性的重視程度也不相同。反映到評論中，商品的不同屬性應(yīng)有不同的權(quán)重，權(quán)重大的維度上的情感對于整體情感的影響也更大。換句話說，評論的整體情感不僅依賴于所包含的維度情感，也與屬性維度對于商品的重要性程度，或者說與消費(fèi)者對于商品不同維度的關(guān)注度有關(guān)。

本文使用規(guī)則匹配的方法抽取評論維度，然后使用決策樹算法計(jì)算評論維度情感。雖然消費(fèi)者對于不同產(chǎn)品維度的重視程度具有個體差異，但從群體來講，具有統(tǒng)計(jì)規(guī)律。因此，本文通過對人工標(biāo)注數(shù)據(jù)集中的維度被提及的概率以及維度情感和總體情感的一致性分析計(jì)算維度權(quán)重。評論的整體情感是維度情感的加權(quán)累加。本文主要貢獻(xiàn)如下：

（1）構(gòu)造了包括詞語搭配關(guān)系的維度詞典，并實(shí)現(xiàn)了基于詞典的評論維度挖掘；使用卡方統(tǒng)計(jì)對維度詞典進(jìn)行擴(kuò)充。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于詞表的規(guī)則匹配方法在維度挖掘方面具有很好的準(zhǔn)確性，結(jié)果的可解釋性也更好。

（2）使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的決策樹算法進(jìn)行維度情感分類，其中使用最小Gini系數(shù)選擇分裂屬性。實(shí)驗(yàn)表明，這種方法可以得到較好的維度情感分類準(zhǔn)確性。

（3）用戶對產(chǎn)品各個屬性的重視度不同，因此評論中各個維度的權(quán)重對于評論整體情感的影響也不同。本文提出了維度權(quán)重計(jì)算方法，其中考慮了維度在評論中的提及概率以及維度情感與整體情感的一致性，最后綜合維度情感和維度權(quán)重來計(jì)算評論的整體情感。

在此需要特別指出的是，本文在評論有效性判定、評論維度抽取方面采用的是規(guī)則匹配的方法，其基礎(chǔ)是維度詞典，因此只適用于中文評論文本。但是，本文所提出的處理思想可適用于其他語言的評論文本挖掘工作。

本文組織結(jié)構(gòu)如下：第2章是相關(guān)工作，介紹了維度抽取和文本情感分析方面已有的最新研究成果；第3章給出了本文工作的相關(guān)概念以及符號定義，包括問題的形式化描述；第4章詳細(xì)介紹了維度抽取、維度情感分析、維度權(quán)重計(jì)算以及評論整體情感計(jì)算方法；第5章介紹了實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)，并分析了實(shí)驗(yàn)結(jié)果；第6章總結(jié)全文，并提出后續(xù)的研究計(jì)劃。

2 相關(guān)工作

本文工作的核心是評論維度抽取和評論情感分析?，F(xiàn)就這兩方面的最新研究成果進(jìn)行總結(jié)。

如果把每一個產(chǎn)品維度都看作是一個標(biāo)簽，那么一條評論包含多個產(chǎn)品維度，也就應(yīng)被分配多個標(biāo)簽。因此，評論文本的產(chǎn)品維度抽取，本質(zhì)上是一個多標(biāo)簽分類問題，這是學(xué)術(shù)界關(guān)注的一個熱點(diǎn)問題。大體上，解決多標(biāo)簽分類問題可以有三種方法：傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法和基于詞表的規(guī)則匹配算法。Zhang等人[1]系統(tǒng)地總結(jié)了多標(biāo)簽機(jī)器學(xué)習(xí)算法：（1）一階算法，假設(shè)標(biāo)簽之間相互獨(dú)立，那么就可以把多標(biāo)簽分類問題轉(zhuǎn)換為一系列獨(dú)立的傳統(tǒng)分類問題。典型的一階算法有BR（binary relevance）[2]、ML-kNN（multi-labelk-nearest neighbor）[3]和ML-DT（multi-label decision tree）[4]。（2）二階算法，考慮了標(biāo)簽之間的兩兩相關(guān)性，這也導(dǎo)致了二階算法較一階算法的計(jì)算復(fù)雜度有顯著的增加。典型的二階算法有Calibrated Label Ranking[5]、Rank-SVM（ranking support vector machine）[6]和 CML（collective multi-label classifier）[7]。（3）高階算法，考慮多個標(biāo)簽之間的相關(guān)性，自然計(jì)算復(fù)雜度會更高。典型的高階 算 法 有 Classifier Chains[8]和 Randomk-labelsets[9]。Zhang等人[10]研究了維度抽取和實(shí)體抽取兩大核心問題，分析了維度抽取的3種主要方法，并提出了基于半監(jiān)督的實(shí)體抽取方法。近些年，深度學(xué)習(xí)技術(shù)被應(yīng)用到了解決多標(biāo)簽分類問題上。例如，Read等人[11]使用Restricted Boltzmann Machine構(gòu)建隱含層，既提高了分類的準(zhǔn)確性，也降低了分類時間。

無論是機(jī)器學(xué)習(xí)方法，還是深度學(xué)習(xí)方法，在解決多標(biāo)簽問題時，都存在著兩個棘手的問題：第一，高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取問題。這里高質(zhì)量的含義是既要準(zhǔn)確，又要充分。但是當(dāng)標(biāo)簽數(shù)量很多時，數(shù)據(jù)傾斜現(xiàn)象會非常嚴(yán)重，某些標(biāo)簽下很難獲得充足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這就導(dǎo)致了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，或者深度學(xué)習(xí)算法對這些標(biāo)簽的分類結(jié)果準(zhǔn)確性下降。第二，結(jié)果缺乏可解釋性，難于進(jìn)行調(diào)試。上述兩個缺點(diǎn)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法工程應(yīng)用的巨大阻礙。

文本情感分析又稱文本傾向性分析、意見挖掘，它是對帶有情感色彩的主觀性文本進(jìn)行分析、處理、歸納和推理的過程。文本情感分析的方法主要分為兩類：一是基于情感詞典的文本情感分類方法；二是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本情感分類方法。

基于情感詞典的文本情感分類方法的基礎(chǔ)是準(zhǔn)確而且全面的情感詞典。Tong等人[12]人工抽取影評領(lǐng)域的詞語，并進(jìn)行極性（position/negative）的標(biāo)注，從而建立了專門的情感詞典。Hu等人[13]通過使用已標(biāo)注極性的形容詞，結(jié)合WordNet中詞間的近義、同義關(guān)系來判斷新詞的情感極性，以計(jì)算主觀文本的情感極性。為了計(jì)算微博數(shù)據(jù)傳達(dá)的情感，Shen等人[14]對情感詞進(jìn)行了細(xì)分，建立了態(tài)度權(quán)重詞典（weight dictionary，WD）、消極詞典（negative words dictionary，NWD）、程度詞典（degree words dictionary，DWD）和感嘆詞典（interjection words dictionary，IWD），如此計(jì)算的微博情感指數(shù)更加精確。在假定具有了完善的情感詞典后，另一項(xiàng)核心工作是確定具體語境中各個細(xì)分詞典詞語之間的搭配關(guān)系，如使用句法分析技術(shù)，這樣才能盡可能地保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法如決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等，其核心思想是通過訓(xùn)練集構(gòu)造分類模型，從而對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。Pang等人[15]使用樸素貝葉斯、支持向量機(jī)和最大熵分類器進(jìn)行文本情感分類，他們嘗試用不同的特征選擇方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果。Hassan等人[16]采用監(jiān)督型馬爾科夫模型，使用詞性信息和依存關(guān)系來確定消息極性。劉志明等人[17]使用3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法、3種特征選取算法以及3種特征項(xiàng)權(quán)重計(jì)算方法對微博進(jìn)行情感分類研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，針對不同的特征權(quán)重計(jì)算方法，支持向量機(jī)和樸素貝葉斯分類算法各有優(yōu)勢，信息增益特征選取方法相比于其他方法效果明顯要好。Basari等人[18]使用支持向量機(jī)模型結(jié)合粒子群優(yōu)化算法計(jì)算文本情感，實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確率達(dá)到77%。

文獻(xiàn)[19-20]的工作與本文的工作比較相似。文獻(xiàn)[19]提出了LARAM（latent aspect rating analysis model）模型，在已知評論整體情感的情況下，挖掘評論中的潛在維度、維度情感和個性化的維度權(quán)重。針對旅館的評論數(shù)據(jù)集和MP3播放器數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，證明了算法的有效性。文獻(xiàn)[20]通過統(tǒng)一框架CARW（collectively estimate aspect ratings and weights）來完成同樣的3個任務(wù)。上述兩個工作和本文工作的主要區(qū)別是：

（1）雖然都是對評論所談及的維度進(jìn)行挖掘，但本文采用的方法與上述工作不同。本文以維度詞典為基礎(chǔ)，并確定了維度詞的搭配關(guān)系，同時引入了句法分析技術(shù)，這一方面能夠提高維度挖掘的準(zhǔn)確性，另一方面也適用于維度數(shù)量較多的情況。以電商平臺上的洗衣液評論為例，在領(lǐng)域?qū)＜业闹笇?dǎo)下，需要抽取的維度數(shù)量為69個。其中關(guān)于某些維度的評論非常稀疏，在這種情況下，使用機(jī)器學(xué)習(xí)或者深度學(xué)習(xí)的方法就會面臨訓(xùn)練集標(biāo)注工作量巨大和數(shù)據(jù)傾斜問題。此時，詞典方式是最為直接有效的方法。

（2）在獲取了維度情感的基礎(chǔ)上，本文的目標(biāo)是挖掘消費(fèi)者整體對于產(chǎn)品各個維度的關(guān)注度，從而推導(dǎo)出產(chǎn)品的維度權(quán)重，并通過維度情感的線性組合得到整體情感。這與文獻(xiàn)[19-20]分析個別用戶的維度偏好也是不同的。

3 問題描述

設(shè)R={r1,r2,…,rR}表示一組評論集合，S={S1,S2,…,SR}表示R中評論的整體情感的集合，其中Si∈S是評論ri∈R的整體情感。

定義1產(chǎn)品維度，也稱產(chǎn)品屬性，是產(chǎn)品本身及外延性質(zhì)的總集，可表示為A={a1,a2,…,aA}。消費(fèi)者對產(chǎn)品進(jìn)行評論時會涉及產(chǎn)品的若干維度。例如，洗衣液產(chǎn)品有“價格”、“清潔效果”、“產(chǎn)品質(zhì)量”等維度。

評論ri所包含的維度可以表示為一個A維向量

定義2維度情感，評論ri中針對某一個具體產(chǎn)品維度ax(ax∈A)的情感傾向稱為ax的維度情感，記作本文維度情感的情感等級分為：1-負(fù)面，3-中性，5-正面。

顯然，評論ri的全部維度情感構(gòu)成一個A維向量

定義3維度權(quán)重，是評論者針對所有產(chǎn)品維度所表現(xiàn)出的群體偏好分布特征，用W=＜w1,w2,…,wA＞表示。其中，wx是ax屬性維度的權(quán)重，它與維度ax在全體評論中被談及的次數(shù)以及ax的維度情感與評論整體情感的一致性有關(guān)。

根據(jù)上述定義，本文研究的問題是：

（1）提出維度挖掘函數(shù)F，對于任意評論ri，挖掘ri的產(chǎn)品維度向量，形式化描述為F:ri→Vi；

（2）提出維度情感判定函數(shù)G，在（1）的基礎(chǔ)上，確定ri的維度情感向量，形式化描述為

（3）確定W=＜w1,w2,…,wA＞ ，根據(jù)（2）的維度情感向量，計(jì)算評論ri的整體情感值Si。

4 算法描述

下面詳細(xì)介紹評論維度抽取、維度情感計(jì)算、維度權(quán)重計(jì)算以及評論整體情感計(jì)算。首先，給出本文工作的前提條件或假設(shè)：

（1）只針對有效評論展開，有效評論是指評論內(nèi)容中至少涉及到了產(chǎn)品的一個屬性維度；

（2）如果評論中涉及到了某一個產(chǎn)品維度，則一定包含相應(yīng)的維度情感；

（3）評論的整體情感依賴于評論所描述的維度及其情感，以及維度的權(quán)重，維度權(quán)重越大，對評論的整體情感影響越大。

4.1 維度挖掘

如前所述，本文在維度挖掘方面，采用的是基于詞典的規(guī)則匹配方法。基本思想是：首先根據(jù)人工分析確定產(chǎn)品評論的維度，然后為每一個維度確定維度詞典，即描述一個具體產(chǎn)品維度的常用詞集合。這里需要注意的是，很多詞語可能出現(xiàn)在多個維度詞典中，比如說“便宜”，如果評論文本為“東西真便宜”，那么它指的是“產(chǎn)品價格”維度；如果評論文本為“比超市便宜”，那么它指的是“購物渠道價格”維度。為解決這個問題，在維度詞典中引入了詞與詞之間的搭配關(guān)系。詞語以及詞語之間的搭配關(guān)系共同構(gòu)成了維度挖掘詞典。

基于詞典的維度抽取方法的具體執(zhí)行過程是：首先，對評論文本根據(jù)標(biāo)點(diǎn)符號分割成子句；然后，針對每個子句，使用包含有詞語搭配關(guān)系的維度詞典進(jìn)行匹配。評論子句的維度就是與其匹配次數(shù)最多的維度[21]。

顯然，維度詞典的完整性直接影響到維度抽取的準(zhǔn)確性。維度詞典的構(gòu)造過程是：首先，為產(chǎn)品的每個維度預(yù)先設(shè)定種子詞語；然后，計(jì)算評論子句中的每個詞與各維度種子詞語的卡方統(tǒng)計(jì)值，并將卡方值最大的詞語加入到相應(yīng)的維度詞典中，從而實(shí)現(xiàn)維度詞典的擴(kuò)充。詞語t和維度ax相關(guān)性的卡方統(tǒng)計(jì)值計(jì)算公式如式（3）所示：

其中，F(xiàn)1是t出現(xiàn)在屬于維度ax的評論子句中的次數(shù)；F2是t出現(xiàn)在不屬于維度ax的評論子句中的次數(shù)；F3是屬于維度ax但不包含t的評論子句的個數(shù)；F4是既不屬于維度ax，又不包含詞t的評論子句的個數(shù)；F是詞t出現(xiàn)的總次數(shù)。

4.2 維度情感計(jì)算

維度抽取后已得出每條評論子句的維度，且每個維度對應(yīng)著一種情感，因此維度情感分析是一個傳統(tǒng)的單標(biāo)簽多分類問題。另外，絕大多數(shù)評論子句中針對同一維度的情感詞具有方向一致性，因此選擇使用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法對評論子句進(jìn)行情感分類，具體采用決策樹分類算法。

決策樹是一個樹形結(jié)構(gòu)，它從根節(jié)點(diǎn)開始對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行測試，根據(jù)不同的結(jié)果將數(shù)據(jù)樣本劃分成不同的數(shù)據(jù)樣本子集。它是通過一系列規(guī)則對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的過程。構(gòu)造決策樹的關(guān)鍵性內(nèi)容是進(jìn)行屬性選擇度量。屬性選擇度量算法有很多，不同的決策樹實(shí)現(xiàn)方法有不同的選擇度量算法。本文采用CART（classification and regression tree）算法實(shí)現(xiàn)決策樹。CART算法采用最小Gini系數(shù)選擇分裂屬性[22]。Gini系數(shù)的定義如式（4）所示：

其中，E表示訓(xùn)練樣本的集合；G表示維度情感類別的集合，文中G={1,3,5}；pi=|Gi|/|E|為樣本集中樣本屬于Gi的概率。

使用決策樹方法判斷維度情感的具體步驟是：首先，在評論數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇一定量的評論數(shù)據(jù)，使用維度抽取方法確定有效子句；然后，人工標(biāo)注每條評論子句的情感，形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練分類器；最后，對未標(biāo)注評論子句進(jìn)行分類預(yù)測，得出維度情感。注意，評論的維度情感是一個向量，向量中的每個元素對應(yīng)于一個產(chǎn)品維度的情感值。評論中未出現(xiàn)的產(chǎn)品維度，其維度情感標(biāo)注為0。

4.3 維度權(quán)重及整體情感的計(jì)算

不同產(chǎn)品的主要功能不同，因此用戶對于產(chǎn)品各個屬性維度的關(guān)注度也不盡相同。用戶對于產(chǎn)品的評論的總體情感，既與其對各個維度的維度情感有關(guān)，也與各個維度的維度權(quán)重有關(guān)。如果消費(fèi)者群體對某個維度關(guān)注度較高，那么該維度對評論的整體情感影響也會較大。維度ax對于整體情感的影響權(quán)重與兩方面因素有關(guān)：維度ax在全體評論中被談及的概率，以及ax的維度情感與評論整體情感的一致性。本文綜合考慮了上述兩點(diǎn)來計(jì)算維度權(quán)重，為此隨機(jī)地選擇了評論子集R??R，并人工標(biāo)注了維度、維度情感和整體情感。

維度ax在評論中被談及概率由式（5）計(jì)算：

維度ax的維度情感和評論的整體情感一致性計(jì)算如式（6）和式（7）所示：

則維度ax的綜合權(quán)重計(jì)算如式（8）所示：

式（8）說明，維度ax在評論中被談及的概率越大，則消費(fèi)者對此的關(guān)注度就越大。同時，ax的維度情感與評論的整體情感一致性越高，說明ax對整體情感的決定性越強(qiáng)。

到此，已經(jīng)通過維度挖掘獲取了一條評論中談及的產(chǎn)品維度，并使用決策樹算法判定了維度情感。在綜合考慮了維度在評論中的出現(xiàn)概率以及維度情感與整體情感一致性的情況下，計(jì)算了產(chǎn)品各個維度的維度權(quán)重。在此基礎(chǔ)上，評論的整體情感則是評論的維度情感向量與維度權(quán)重向量的內(nèi)積，如式（9）所示：

5 實(shí)驗(yàn)

5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及環(huán)境介紹

本文選取了32 000條的京東商城洗衣液產(chǎn)品評論作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，并對這些評論進(jìn)行了人工標(biāo)注作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)。標(biāo)注內(nèi)容包括產(chǎn)品維度、維度情感和總體情感。領(lǐng)域?qū)＜抑付水a(chǎn)品維度表，共分為10個大類，分別是“方便性”、“品牌”、“包裝”、“產(chǎn)品”、“性價比”、“價格”、“香味”、“快遞”、“購物渠道”和“產(chǎn)品功效”。每個大類下又細(xì)分為若干個二級維度，總共有69個二級維度。本文的工作，包括實(shí)驗(yàn)，都是針對二級維度進(jìn)行的。

本文均采用Python 3.5語言實(shí)現(xiàn)。評論數(shù)據(jù)采用MongoDB存儲。實(shí)驗(yàn)物理機(jī)硬件配置如表3所示。

Table 3 Hardware environment in experiments表3 實(shí)驗(yàn)物理機(jī)配置

為提高處理效率，在3臺物理機(jī)上構(gòu)建了9個虛擬計(jì)算節(jié)點(diǎn)，平均分配數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)均衡的并行處理。

5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

5.2.1 維度抽取

在維度抽取實(shí)驗(yàn)中，以人工標(biāo)注的32 000條評論數(shù)據(jù)的維度標(biāo)注結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)過程是：針對一條評論數(shù)據(jù)，首先使用標(biāo)點(diǎn)符號對評論進(jìn)行分割，每條評論都被分割為若干子句；然后，使用維度詞表中的詞語及其搭配關(guān)系對子句進(jìn)行匹配，并輸出該子句的維度挖掘結(jié)果。

如前文所述，維度挖掘本質(zhì)上是一個多標(biāo)簽分類問題，因此挖掘結(jié)果的正確性需要通過集合比較來進(jìn)行評價。本文采用基于樣本的評價指標(biāo)[1]。假設(shè)評論ri的事實(shí)標(biāo)簽集為Vi，則維度抽取的評價指標(biāo)定義如式（10）所示：

其中，p為測試樣本數(shù)量，即32 000條；β取通常值1。維度抽取實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

Table 4 Result of dimension mining表4 維度抽取實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文維度抽取準(zhǔn)確性較高，說明本文方法能夠較好地識別評論所談及的產(chǎn)品屬性。實(shí)驗(yàn)中使用標(biāo)點(diǎn)符號把評論文本分隔成子句。一般情況下評論中每個子句談及的產(chǎn)品維度比較單一，這是維度抽取結(jié)果性能較好的基本原因。另外，本文方法的維度詞典規(guī)模較大，搭配關(guān)系超過10萬，這也是維度抽取準(zhǔn)確性較好的原因。在實(shí)驗(yàn)中還發(fā)現(xiàn)，有些維度在所有的用戶評論中很少涉及，例如“包裝開啟方便性”、“生產(chǎn)工藝”等，說明消費(fèi)者對這些產(chǎn)品維度關(guān)注度低。

5.2.2 維度情感分析

維度情感分析的本質(zhì)是傳統(tǒng)的單標(biāo)簽分類問題。本文工作的情感分為3類：1-負(fù)面，3-中性，5-正面。維度情感分析實(shí)驗(yàn)的目的是評估使用決策樹分類算法實(shí)現(xiàn)評論子句情感分類的效果。人工標(biāo)注的32 000條數(shù)據(jù)作為事實(shí)數(shù)據(jù)集，從中隨機(jī)選取了數(shù)據(jù)總量的60%作為訓(xùn)練集，其余的40%數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)評價指標(biāo)與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法評價指標(biāo)相同。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，使用卡方統(tǒng)計(jì)測量特征與類別之間的依賴性來進(jìn)行特征選取，且特征數(shù)為2 000時，決策樹分類效果最佳。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

Table 5 Result of dimensional-level sentiment analysis表5 維度情感分析結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用決策樹分類算法進(jìn)行維度情感分析的效果良好。在實(shí)驗(yàn)中，把包含維度信息的子句作為情感分析的語料，而子句是通過標(biāo)點(diǎn)符號切割的，因此實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性嚴(yán)重依賴于評論中標(biāo)點(diǎn)符號使用的規(guī)范性。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)評論中都有標(biāo)點(diǎn)符號分割，且絕大多數(shù)維度情感特征詞都和維度信息位于同一個子句中，這是維度情感分類結(jié)果較好的原因。

5.2.3 整體情感分析

在整體情感分析實(shí)驗(yàn)中，首先使用32 000條人工標(biāo)注數(shù)據(jù)集計(jì)算維度權(quán)重，然后使用式（9）計(jì)算評論的整體情感，并與人工標(biāo)注的評論整體情感進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

Table 6 Result of overall sentiment analysis表6 整體情感分析結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的權(quán)重計(jì)算方法有效。實(shí)際上，按權(quán)重對維度進(jìn)行了排序輸出，發(fā)現(xiàn)權(quán)重較高的前5位產(chǎn)品屬性依次是“價格”、“購物渠道價格”、“物流/快遞速度”、“快遞服務(wù)態(tài)度”、“清潔效果”。這與人們默認(rèn)的選購洗衣液產(chǎn)品的情感傾向稍微有些差別。一般認(rèn)為，洗衣液產(chǎn)品最為關(guān)鍵的屬性應(yīng)該是“清潔效果”，但在本文的計(jì)算結(jié)果中，“清潔效果”僅位于第5位。為此，按照維度標(biāo)簽提取了相應(yīng)的評論進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)了其中的邏輯：網(wǎng)購行為往往帶有很強(qiáng)的目的性，即用戶已經(jīng)在線下確定了目標(biāo)商品，因此網(wǎng)購行為更多關(guān)注的是價格和物流速度；很多評論中提到了“快遞服務(wù)態(tài)度”，相應(yīng)的評價內(nèi)容主要是快遞員是否送貨上門。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的主要原因是，很多消費(fèi)者因?yàn)殡娚痰拇黉N活動購買了很多洗衣液，重量較大，而且購買者往往是女性，因此她們比較重視快遞員是否能夠送貨上門。通過這些深入觀察，也能反映出本文維度權(quán)重計(jì)算方法是正確的。

6 總結(jié)與展望

本文針對電商平臺的產(chǎn)品評論信息，完成了維度抽取、維度情感分析和整體情感分析工作。首先，構(gòu)建維度詞典，采用了基于詞典的維度抽取方法；然后，使用決策樹的方法對維度情感進(jìn)行分類；通過對評論數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，確定了維度權(quán)重，并基于維度情感和維度權(quán)重計(jì)算評論的整體情感?；谡鎸?shí)的評論數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的維度挖掘方法、維度情感計(jì)算方法、維度權(quán)重計(jì)算方法，以及評論整體情感分類技術(shù)均具有很好的性能。

下一步將針對如下兩個問題展開研究：第一，當(dāng)前的維度信息是領(lǐng)域?qū)＜一诮?jīng)驗(yàn)設(shè)定的，缺乏科學(xué)性依據(jù)，因此計(jì)劃根據(jù)采集的數(shù)據(jù)，使用聚類算法，自動推薦維度標(biāo)簽；第二，生產(chǎn)企業(yè)為了提升產(chǎn)品的競爭力，會經(jīng)常向產(chǎn)品中添加新功能，這會導(dǎo)致新維度的產(chǎn)生，那么用戶評論中一定會有提及，如何自動感知評論中的新維度信息也是一個很有挑戰(zhàn)性的問題。

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