[00021476]面向电子商务在线评论文本的观点挖掘系统
技术详细介绍
网上购物已成为许多人日常生活的重要内容，随之而来的是针对这些在线商品或服务的海量用户评价。由于目前大多数在线应用的评价系统都存在评价维度过少（以淘宝网为例，只提供好、中、差评，而无法表达更细粒度的信息），评价信息不一致等问题，而这些在线系统中好评率往往是衡量某个卖家的产品和服务好坏的重要指标，因此这样的评价模式是不准确和不客观的。
本系统采用中文自然语言理解、情感分析和语义挖掘等技术研发面向在线应用的观点挖掘系统，能够实现评论文本的中文分词、关键词提取、情感词库构建、情感倾向分析以及情感强度计算等功能。系统特点：系统通用，便于普及推广，适用于所有带有用户评论的在线应用，如C2C网上购物，B2C网上购物，宾馆预订，团购网站，旅游预订等；自动进行情感分析和处理，只要完成系统的安装和配置，就能够自动对现有的文本评价进行挖掘分析和处理，而无需过多的人工干预；为用户提供更加准确和细粒度的信息。通过对文本评价进行观点挖掘，可以避免单纯依靠信用评分而存在的不客观和评价不一致的现象，从而能够为其他用户提供有关商品和服务更加准确和细粒度的信息；降低用户决策成本，提高用户满意度。由于观点挖掘系统能够为用户提供更有参考价值的信息，能有效地降低用户的在线决策成本，从而购买到更符合要求的商品或服务，有效地提高用户的满意度，进而提高在线应用的用户黏度和忠诚度，获得更多的经济效益。
