卷煙在線評(píng)論的文本情感分析

楊春曉，張鶴馨，黃家雯，萬江平

1 廣東二十支商業(yè)連鎖有限公司，廣州市天河區(qū)林和東路128號(hào) 510610；2 廣東省煙草公司，廣州市天河區(qū)珠江西路15號(hào) 510623；3 華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院，廣州市天河區(qū)五山路381號(hào) 510640

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，各種網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)為用戶提供了與商家或企業(yè)溝通的便利渠道，消費(fèi)者越來越傾向于在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上對(duì)商品進(jìn)行評(píng)論，由此產(chǎn)生的在線評(píng)論反映了消費(fèi)者的消費(fèi)體驗(yàn)和使用心得，蘊(yùn)含了極其豐富的情感信息，成為了企業(yè)了解用戶、為用戶提供滿意產(chǎn)品與服務(wù)的重要參考。因此，分析評(píng)論文本的情感傾向，可以幫助商家了解消費(fèi)者需求，及時(shí)改善產(chǎn)品使用體驗(yàn)，具有重要意義。然而，卷煙工商企業(yè)由于無法直接觸達(dá)大量消費(fèi)者而難以掌握消費(fèi)者真實(shí)的消費(fèi)體驗(yàn)，因此，本文通過文本情感分析方法，分析卷煙在線評(píng)論的情感傾向，評(píng)價(jià)消費(fèi)者滿意度，從而為卷煙工商企業(yè)提供決策支持。

文本情感分析，又稱為意見挖掘，是利用自然語言處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘算法等對(duì)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[1]。隨著在線評(píng)論數(shù)量的與日俱增，眾多國內(nèi)外學(xué)者對(duì)評(píng)論文本情感分析進(jìn)行了研究。Subhasis等[2]利用文本挖掘分析了三星手機(jī)的用戶評(píng)論，找出用戶使用習(xí)慣與產(chǎn)品評(píng)論關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系。李涵昱等[3]通過設(shè)計(jì)商品屬性提取與過濾算法、情感判別算法，對(duì)商品評(píng)論信息進(jìn)行情感傾向性分析，并抽取用戶關(guān)注的商品屬性。趙楊等[4]使用CNN-SVM情感分析模型對(duì)海淘APP用戶在線評(píng)論進(jìn)行滿意度評(píng)分，為海淘APP運(yùn)營商提供對(duì)策建議。嚴(yán)仲培[5]等提出一種情感詞典種子詞集篩選方法，構(gòu)建面向旅游在線評(píng)論情感詞典，為旅游評(píng)論情感分析奠定基礎(chǔ)。熱西旦木·吐爾洪太等[6]對(duì)維吾爾文情感語料庫提取文本特征，并基于支持向量機(jī)分類器進(jìn)行了情感傾向分析。Georgios Kalamatianos等[7]認(rèn)為社交媒體的快速增長(zhǎng)使得意見和觀點(diǎn)挖掘是一個(gè)研究和廣泛的應(yīng)用的重要領(lǐng)域，關(guān)注希臘語言的微博平臺(tái)Twitter，采用基于情感詞典工具的調(diào)查方法提取不同主題（標(biāo)簽）的個(gè)人情感與群體情感。

然而，基于文本情感分析的在線評(píng)論研究存在一些問題：（1）目前的評(píng)論文本情感分析僅使用通用型情感詞典，缺少煙草領(lǐng)域的情感詞典研究，在分析卷煙商品評(píng)論時(shí)的準(zhǔn)確率不高；（2）文本情感分析的研究停留在理論層面，尚未對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步實(shí)證分析，欠缺企業(yè)應(yīng)用層面的分析。

因此，本文以玉溪（軟）和芙蓉王（硬）為例，通過對(duì)爬取的在線卷煙評(píng)論進(jìn)行自然語言處理，引入自定義煙草領(lǐng)域情感詞典，基于文本情感分析判斷評(píng)論情感傾向，并建立情感指數(shù)對(duì)產(chǎn)品、地區(qū)、時(shí)間等維度進(jìn)行實(shí)證分析，幫助卷煙工商企業(yè)更好了解消費(fèi)者的卷煙使用體驗(yàn)，了解卷煙口碑動(dòng)態(tài)。

1 研究方法

本文對(duì)選取的卷煙在線評(píng)論進(jìn)行Python爬蟲設(shè)計(jì)和抓取。因涉及到卷煙品牌不同月份數(shù)據(jù)，故數(shù)據(jù)合并后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，包括去重、提取目標(biāo)文本、文本分詞等。通過將自主構(gòu)建的煙草領(lǐng)域情感詞典引入文本情感分析模型，分析卷煙在線評(píng)論文本數(shù)據(jù)，從而提升卷煙評(píng)論情感分析準(zhǔn)確性。對(duì)文本情感分析結(jié)果構(gòu)建情感指數(shù)表達(dá)式，并按照產(chǎn)品、時(shí)間、地區(qū)等維度分別計(jì)算出相關(guān)指數(shù)。通過指數(shù)變化和比較，深入挖掘卷煙在線評(píng)論中的情感表達(dá)，剖析卷煙產(chǎn)品問題，并給出對(duì)策與建議（圖1）。

圖1 研究路線圖Fig.1 Research roadmap

2 構(gòu)建卷煙在線評(píng)論情感詞典

情感詞典是指在文本語料中表示情感色彩的名詞、形容詞、副詞、動(dòng)詞和常用的習(xí)慣性表達(dá)或者短語等的集合。詞典中的情感詞語對(duì)于判斷情感態(tài)度傾向至關(guān)重要，情感詞典中收錄的情感詞越多，判斷就會(huì)越準(zhǔn)確。

本文以程度副詞詞典和否定詞詞典為基礎(chǔ)，加上采集卷煙在線評(píng)論進(jìn)行分詞、人工篩選劃分得到的評(píng)論情感詞匯，得到適用于煙草領(lǐng)域的卷煙在線評(píng)論情感詞典。

2.1 基礎(chǔ)詞典

（1）程度副詞詞典

本文根據(jù)知網(wǎng)HowNet程度級(jí)別詞語構(gòu)建程度副詞詞典（表1），按極量、高量、中高量、中量和低量進(jìn)行權(quán)重賦值，用于計(jì)算情感得分。

（2）否定詞詞典

在中文語句中含有多重否定的句法，當(dāng)否定詞在詞組中出現(xiàn)的次數(shù)是奇數(shù)時(shí)，表示否定意思；當(dāng)否定詞在詞組中出現(xiàn)的次數(shù)是偶數(shù)時(shí)，表示肯定意思。結(jié)合本文的語料庫和中文表達(dá)習(xí)慣，本文共收集了80個(gè)否定詞（表2），其權(quán)值設(shè)定為-1。

2.2 卷煙在線評(píng)論情感詞典

由于評(píng)論表達(dá)的多元化，且煙草專有名詞的存在，在分詞的過程中需要自定義詞典。本文充分考慮卷煙銷售模式的特有性、卷煙評(píng)論的易得性和時(shí)效性，選取國內(nèi)最大的煙民交流論壇煙悅網(wǎng)（https://www.yanyue.cn/）作為煙草領(lǐng)域情感詞數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。本文通過爬取煙悅網(wǎng)所有傳統(tǒng)煙品下的23078條評(píng)論，數(shù)據(jù)清洗與處理后，結(jié)合搜狗輸入法的香煙名詞詞庫，使用結(jié)巴分詞（Jieba）對(duì)評(píng)論進(jìn)行分詞，人工篩選劃分出包裝、口味、口感、煙氣、余味、香味、價(jià)格、品質(zhì)的736個(gè)常用情感詞匯，建立了卷煙在線評(píng)論情感詞典（表3）。

表1 程度副詞詞典Tab.1 Dictionary of degree adverbs

表2 否定詞詞典Tab.2 Dictionary of negative words

表3 卷煙在線評(píng)論情感詞典Tab.3 Dictionary of sentiment words for online reviews of cigarette

續(xù)表3

3 卷煙評(píng)論情感傾向分析

3.1 卷煙評(píng)論情感傾向分析

（1）數(shù)據(jù)來源

本文選取煙悅網(wǎng)內(nèi)評(píng)論數(shù)較多的玉溪（軟）和芙蓉王（硬）兩款卷煙產(chǎn)品作為研究對(duì)象，通過Python設(shè)計(jì)通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集2008年至2018年兩個(gè)產(chǎn)品的在線評(píng)論分別為：玉溪（軟）1594條，芙蓉王（硬）1302條。

（2）數(shù)據(jù)處理

煙悅網(wǎng)的評(píng)論具有隨意性，大多數(shù)評(píng)論為非規(guī)范語言、句法結(jié)構(gòu)較為混亂，且文本中含有錯(cuò)別字、繁體字、重復(fù)評(píng)論、無用評(píng)論、廣告等價(jià)值信息較低的評(píng)論。因此，經(jīng)修改錯(cuò)別字、繁化簡(jiǎn)、剔除重復(fù)和無用評(píng)論等處理后，得到玉溪（軟）和芙蓉王（硬）的有效在線評(píng)論分別為1450條和1140條。

（3）情感分析

SnowNLP是Python的類庫，可以方便地處理中文文本內(nèi)容，如詞性標(biāo)注、情感分析等。SnowNLP情感詞典是基于電商評(píng)價(jià)、微博、論壇等數(shù)據(jù)來源構(gòu)建的情感詞典[8]，有助于提高卷煙在線評(píng)論情感分析的準(zhǔn)確性。本文基于結(jié)巴分詞結(jié)果、程度副詞詞典、否定詞詞典、卷煙在線評(píng)論情感詞典、SnowNLP情感詞典制定了卷煙在線評(píng)論情感評(píng)分規(guī)則。

卷煙在線評(píng)論情感評(píng)分規(guī)則如下：

（1）使用Python調(diào)用SnowNLP情感分析庫，得到整條評(píng)論的情感評(píng)分；

（2）對(duì)評(píng)論進(jìn)行分詞、刪除停用詞；

圖2 卷煙在線評(píng)論情感打分流程圖Fig.2 Sentiment scoring flow chart in online reviews of cigarette

（3）引入卷煙在線評(píng)論情感詞典，設(shè)定積極詞分值為1，消極詞分值為-1。從評(píng)論的第一個(gè)詞開始，如果詞語屬于卷煙在線評(píng)論情感詞典，則判斷該詞前是否有程度副詞，如果有，則用程度副詞權(quán)重與詞語分值相乘，如果程度副詞前還包含否定詞，則用否定詞權(quán)重、程度副詞權(quán)重與詞語分值相乘。遍歷進(jìn)行至整條評(píng)論沒有情感詞為止，將每次遍歷過程的得分進(jìn)行加和，得到基于卷煙在線評(píng)論情感詞典的情感評(píng)分。

（4）將（3）中的評(píng)分進(jìn)行0-1標(biāo)準(zhǔn)化處理后，與（1）中評(píng)分相加，進(jìn)行再次0-1標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到最終的評(píng)論情感得分。

以評(píng)論“口感醇和柔順，香氣非常正道，價(jià)格稍貴”為例，基于SnowNLP計(jì)算整句評(píng)論的情感得分為S1（0.92），由卷煙在線評(píng)論情感詞典可知，“醇和”、“柔順”為口感的積極情感詞，“正道”為香氣的積極情感詞且“非?！睘闃O量程度副詞，“貴”為價(jià)格的消極情感詞且“稍”為中量程度副詞，則基于卷煙在線評(píng)論情感詞典計(jì)算所得情感得分為S2（2.8）。將S2進(jìn)行0-1標(biāo)準(zhǔn)化后與S1相加得到S3（1.46），對(duì)S3再進(jìn)行0-1標(biāo)準(zhǔn)化得到最終情感評(píng)分0.72。

圖3 基于卷煙在線評(píng)論情感詞典的情感得分Fig.3 Sentiment scores based on sentiment word dictionary of online reviews of cigarette

SnowNLP情感分析將句子的情感程度表示為[0,1]區(qū)間的情感分值，即判斷句子極性的概率。本文對(duì)卷煙在線評(píng)論情感文本情感分析結(jié)果采用三級(jí)分類，即積極、消極和中性。根據(jù)文本情感判斷模型的情感分值與0.5比較情況，做出判別，即將得分大于0.5、等于0.5、小于0.5分為積極情感、中性情感、消極情感三類。采用Python實(shí)現(xiàn)圖2模型，得到2008年至2018年卷煙在線評(píng)論情感判斷的結(jié)果（如表4，僅列舉部分）。

對(duì)卷煙在線評(píng)論的情感傾向分類統(tǒng)計(jì)得到，兩個(gè)產(chǎn)品的在線評(píng)論情感多為積極類型，玉溪（軟）的積極類評(píng)論占比為59.24%，芙蓉王（硬）的積極類評(píng)論占比為55.79%，反映出在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，玉溪（軟）的總體滿意度高于芙蓉王（硬），玉溪（軟）的口碑稍優(yōu)于芙蓉王（硬）。

表4 評(píng)論情感分析示例Tab.4 Sentiment analysis examples of reviews

表5 情感傾向分類統(tǒng)計(jì)表Tab.5 Statistical table of sentiment orientation classification

結(jié)合卷煙在線評(píng)論情感詞典，分別統(tǒng)計(jì)兩個(gè)產(chǎn)品的情感詞詞頻并使用Python生成詞云（圖4和圖5），玉溪（軟）的前10個(gè)高頻情感詞分別是經(jīng)典（184）、舒服（175）、醇厚（163）、有檔次（135）、好（120）、回味（113）、柔和（106）、便宜（101）、飽滿（98）、適中（90），芙蓉王（硬）的前10

圖4 玉溪（軟）情感詞云Fig.4 Sentiment word cloud of Yuxi(soft)

3.2 卷煙在線評(píng)論情感指數(shù)分析

圖5 芙蓉王（硬）情感詞云Fig.5 Sentiment word cloud of Furongwang (hard)

（1）情感指數(shù)總體分析構(gòu)造消費(fèi)者情感指數(shù)可以測(cè)定消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品的整體情感狀況，直觀反映消費(fèi)者信心和產(chǎn)品消費(fèi)體驗(yàn)。個(gè)高頻情感詞分別是醇厚（172）、好（165）、香甜（150）、經(jīng)典（126）、柔順（114）、純正（108）、舒服（98）、適中（90）、醇和（86）、清香（84），說明玉溪（軟）的消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品整體、口感和價(jià)格更滿意，芙蓉王（硬）的消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的口感、口味、氣味更滿意。美國密歇根大學(xué)SRC消費(fèi)指數(shù)通過問卷統(tǒng)計(jì)對(duì)問題持樂觀看法、悲觀看法的消費(fèi)者比例，測(cè)度消費(fèi)者的消費(fèi)信心[9]。劉苗[10]等通過計(jì)算6個(gè)消費(fèi)指標(biāo)的積極、消極情感傾向文本得分均值構(gòu)造消費(fèi)情感指數(shù)，了解互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)者的總體情感傾向。本文情感指數(shù)計(jì)算模型以SRC指數(shù)編制法和消費(fèi)情感指數(shù)編制法為基礎(chǔ)，構(gòu)造卷煙在線評(píng)論情感指數(shù)計(jì)算模型：

其中，X積極表示對(duì)某個(gè)對(duì)象持積極看法的數(shù)量；X消極表示對(duì)某個(gè)對(duì)象持消極看法的數(shù)量；X表示最終得分；基數(shù)設(shè)定為100，使得分保持在[100,200]之間。

根據(jù)表5計(jì)算玉溪（軟）和芙蓉王（硬）的情感指數(shù)分別為121.41和114.18，兩個(gè)產(chǎn)品情感指數(shù)差距不大，說明消費(fèi)者對(duì)這兩個(gè)產(chǎn)品的總體消費(fèi)體驗(yàn)評(píng)價(jià)較為相近，玉溪（軟）的滿意度略高于芙蓉王（硬）的滿意度。

（2）情感指數(shù)產(chǎn)品維度分析

圖6 產(chǎn)品維度情感指數(shù)雷達(dá)圖Fig.6 Sentiment index radar chart in product dimensions

結(jié)合卷煙在線評(píng)論情感詞典劃分的產(chǎn)品維度，對(duì)卷煙在線評(píng)論進(jìn)行情感分析，結(jié)果顯示，兩個(gè)產(chǎn)品的消費(fèi)者在香味和口感方面指標(biāo)的情感指數(shù)較高，反映了消費(fèi)者較注重?zé)熎吩谛嵊X和味覺上的感官體驗(yàn)。其中，玉溪（軟）的口感、口味、香味和品質(zhì)價(jià)格的情感指數(shù)較高，芙蓉王（硬）的香味、余味、煙氣和包裝的情感指數(shù)較高，說明玉溪（軟）的消費(fèi)者偏好于該產(chǎn)品的味覺感官體驗(yàn)，而芙蓉王（硬）的消費(fèi)者偏好于該產(chǎn)品的嗅覺感官體驗(yàn)，同時(shí)，芙蓉王（硬）比玉溪（軟）的包裝精美度更高，更受消費(fèi)者喜愛。

煙品價(jià)格是消費(fèi)者選購煙品的重要指標(biāo)。在價(jià)格方面，兩個(gè)產(chǎn)品的價(jià)格情感指數(shù)最低，玉溪（軟）的價(jià)格情感指數(shù)稍高于芙蓉王（硬）價(jià)格情感指數(shù)，說明消費(fèi)者對(duì)于煙品價(jià)格漲價(jià)波動(dòng)較為敏感，容易產(chǎn)生消極心理，玉溪（軟）比芙蓉王（硬）的價(jià)格接受程度高。因此，工商企業(yè)應(yīng)該充分考慮各個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行定價(jià)，在調(diào)價(jià)過程中應(yīng)注意價(jià)格浮動(dòng)區(qū)間，盡量減少消費(fèi)者的負(fù)面情緒。

（3）情感指數(shù)地區(qū)維度分析

圖7 地區(qū)情感指數(shù)雷達(dá)圖Fig.7 Sentiment index radar chart in region dimension

本文借鑒中國地理區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)卷煙評(píng)論進(jìn)行地區(qū)情感指數(shù)分析，并制作雷達(dá)圖（圖7）。華南、華中和華東地區(qū)的消費(fèi)者對(duì)芙蓉王（硬）的滿意度較高，華北、東北、西北、西南的消費(fèi)者對(duì)玉溪（軟）的滿意度較高，說明南方地區(qū)的消費(fèi)者更認(rèn)同芙蓉王（硬），而北方地區(qū)的消費(fèi)者更喜愛玉溪（軟），反映出不同地區(qū)消費(fèi)者對(duì)于同一卷煙產(chǎn)品的評(píng)價(jià)存在一定的區(qū)域性差異。除受區(qū)域環(huán)境因素的影響之外，不同的飲食習(xí)慣和人文環(huán)境也是卷煙產(chǎn)品消費(fèi)體驗(yàn)差異的影響因素，造就了消費(fèi)者對(duì)于卷煙品質(zhì)的消費(fèi)訴求有一定差異。因此，卷煙工商企業(yè)應(yīng)根據(jù)本區(qū)域消費(fèi)者的卷煙偏好，合理制定不同產(chǎn)品的市場(chǎng)流通量，滿足本區(qū)域卷煙流通需求。

（4）情感指數(shù)年維度分析

按年維度對(duì)卷煙在線評(píng)論進(jìn)行情感分析（圖8）。結(jié)果顯示，2008年至2018年期間，兩個(gè)產(chǎn)品的情感指數(shù)首先呈上升趨勢(shì)，在2010年達(dá)到第一次高峰，說明在2008至2010年期間消費(fèi)者對(duì)于兩個(gè)產(chǎn)品的滿意度逐漸升高，可能是產(chǎn)品迭代改進(jìn)促進(jìn)了消費(fèi)體驗(yàn)的逐步提升。2011至2018期間兩個(gè)產(chǎn)品的情感指數(shù)呈波動(dòng)互補(bǔ)趨勢(shì)，說明2011年后逐漸形成競(jìng)品關(guān)系，消費(fèi)者可能在2011至2018年期間交替消費(fèi)兩個(gè)產(chǎn)品。

圖8 情感指數(shù)變化趨勢(shì)圖Fig.8 Trend map of sentiment index

4 管理啟示

4.1 工業(yè)企業(yè)：改進(jìn)產(chǎn)品工藝，提升使用體驗(yàn)

研究與發(fā)展新產(chǎn)品、改進(jìn)與提高老產(chǎn)品是卷煙工業(yè)企業(yè)的一項(xiàng)根本任務(wù)。對(duì)于卷煙工業(yè)企業(yè)來說，一方面，市場(chǎng)人員可以根據(jù)不同時(shí)期的在線評(píng)論情感信息，了解消費(fèi)者對(duì)卷煙產(chǎn)品風(fēng)格、質(zhì)量、包裝及價(jià)格方面的要求，并通過掌握的情況分析預(yù)測(cè)產(chǎn)品類型、品種規(guī)格、質(zhì)量目標(biāo)、價(jià)格水平等等, 為產(chǎn)品發(fā)展提供可靠的信息。

另一方面，管理人員可以根據(jù)在線評(píng)論的情感信息，了解品牌產(chǎn)品在市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)狀況，根據(jù)在線評(píng)論了解消費(fèi)者對(duì)自家產(chǎn)品的使用體驗(yàn)評(píng)價(jià)，通過市場(chǎng)情報(bào)改進(jìn)產(chǎn)品工藝，使產(chǎn)品感官更符合當(dāng)下消費(fèi)者的體驗(yàn)偏好，提升消費(fèi)體驗(yàn)，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲得優(yōu)勢(shì)。

4.2 商業(yè)企業(yè)：引入情感指數(shù)的品牌培育與需求預(yù)測(cè)決策支持

在傳統(tǒng)卷煙品牌培育的評(píng)價(jià)體系上，引入文本情感分析的情感傾向判斷及情感指數(shù)構(gòu)建，來判斷卷煙在線評(píng)論中富含的消費(fèi)者情感傾向和程度，并作為評(píng)價(jià)卷煙產(chǎn)品經(jīng)營管理效果和品牌培育效果，與工業(yè)企業(yè)進(jìn)行信息共享和研究，深化工商協(xié)同，定期為現(xiàn)代終端提供消費(fèi)者分析報(bào)告，提升零售客戶經(jīng)營水平。

在基于文本情感分析的電商在線評(píng)論評(píng)價(jià)方法中，不但能夠通過情感指數(shù)判別總體情感傾向程度，同時(shí)還可以年、月為維度分析情感指數(shù)指標(biāo)。因此，煙草工商企業(yè)的經(jīng)營管理完全可以做到對(duì)在線評(píng)論中蘊(yùn)含的顧客情感進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，從而對(duì)商業(yè)公司的卷煙需求預(yù)測(cè)工作提供決策支持。動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)由在線評(píng)論數(shù)據(jù)采集時(shí)間跨度的因素決定，可以做到時(shí)維度分析、天維度分析、月維度分析和年維度分析等，幫助工商企業(yè)時(shí)刻了解顧客的情感傾向變化，做好經(jīng)營管理服務(wù)和改善。

4.3 零售終端：建立新型消費(fèi)者跟蹤機(jī)制

傳統(tǒng)零售終端進(jìn)行消費(fèi)跟蹤，主要是通過詢問、問卷等方式記錄消費(fèi)者基礎(chǔ)信息和卷煙評(píng)價(jià)信息。零售終端可以引入線上情感分析方法，建立新型消費(fèi)者跟蹤機(jī)制，監(jiān)測(cè)在線消費(fèi)者的使用體驗(yàn)評(píng)論，充分了解卷煙消費(fèi)變化，把握周邊消費(fèi)群體特征及偏好，用于優(yōu)化產(chǎn)品組合、明確重點(diǎn)推薦品牌、確定宣傳促銷活動(dòng)形式、開展互動(dòng)營銷、提供消費(fèi)者服務(wù)。

5 結(jié)論

本文通過構(gòu)建自定義煙草領(lǐng)域情感詞典，基于文本情感分析判斷卷煙在線評(píng)論情感傾向，建立情感指數(shù)對(duì)卷煙產(chǎn)品按產(chǎn)品、地區(qū)、時(shí)間等維度進(jìn)行了實(shí)證分析，以此評(píng)估卷煙產(chǎn)品的用戶滿意度。以玉溪（軟）和芙蓉王（硬）共2590條在線評(píng)論為例的實(shí)證分析表明，基于文本情感分析的情感傾向判斷和情感指數(shù)建立在卷煙在線評(píng)論中有著較好的應(yīng)用，能夠建立新的卷煙經(jīng)營評(píng)價(jià)方式，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)消費(fèi)者情感變化，及時(shí)把握煙草市場(chǎng)環(huán)境的情感趨勢(shì)。

本文研究還存在一定的局限性，比如，卷煙在線評(píng)論情感詞典對(duì)知網(wǎng)HowNet詞典和煙悅網(wǎng)在線評(píng)論的依賴性較強(qiáng)；目前的情感詞按積極或消極進(jìn)行+1或-1的賦值，以及情感指數(shù)的合理性及有效性有待進(jìn)一步的研究及驗(yàn)證。