賈守帆 張博 彭世豪

摘要：在電子商務(wù)服務(wù)中，用戶的在線評(píng)論對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買決策與商家行為的影響日益凸顯，如何利用這一重要的在線文本數(shù)據(jù)去挖掘用戶的情感傾向成為學(xué)界以及業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。經(jīng)過文獻(xiàn)整理，本文梳理出一個(gè)在線評(píng)論的細(xì)粒度層次情感分析業(yè)務(wù)流程，基于這一流程分析了本領(lǐng)域的研究與發(fā)展現(xiàn)狀，為未來的研究提供參考。

關(guān)鍵詞：在線評(píng)論;文本挖掘;情感分析

引言

近年來我國(guó)電子商務(wù)飛速發(fā)展，各類電商平臺(tái)大量崛起，據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示：2017年網(wǎng)上零售額達(dá)到71751億元，同比2016年增長(zhǎng)32.2%。伴隨電子商務(wù)的不斷普及以及平臺(tái)逐步完善的業(yè)態(tài)功能體系，電商平臺(tái)帶來了大量個(gè)性化、網(wǎng)絡(luò)化、非結(jié)構(gòu)化的在線評(píng)論文本。在線評(píng)論作為一種新型的口碑傳播方式，打破了傳統(tǒng)口碑以人際擴(kuò)散為基礎(chǔ)的時(shí)空限制，使得潛在消費(fèi)者可以通過閱讀評(píng)論來完善對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)知，輔助完成購(gòu)買決策。商家可以通過收集評(píng)論內(nèi)容來分析用戶對(duì)商品的態(tài)度，獲取用戶的喜好進(jìn)而更好的為消費(fèi)者服務(wù)?；谠诰€評(píng)論在電子商務(wù)鏈條中重要的作用，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此領(lǐng)域給予了極大關(guān)注，本文收集了近年國(guó)內(nèi)外在線評(píng)論研究的文獻(xiàn)成果，從情感分析視角出發(fā)，對(duì)在線評(píng)論領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)應(yīng)用以及研究現(xiàn)狀進(jìn)行概述。

1、基于文本情感分析的在線評(píng)論研究

信息爆炸時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)的高度開放性和可追溯性使得消費(fèi)者在作出網(wǎng)購(gòu)決策前面對(duì)著海量的消費(fèi)者評(píng)論，這些評(píng)論通常包含著他人有價(jià)值的觀點(diǎn)意見，對(duì)這些包含觀點(diǎn)的評(píng)論文本進(jìn)行人工識(shí)別和分析是極其低效率的，因此自動(dòng)化的文本情感分析成為當(dāng)前主流的應(yīng)用領(lǐng)域。情感分析，是屬于文本挖掘的一個(gè)細(xì)分研究領(lǐng)域，是指通過自然語言的處理從文本中提取出人們對(duì)于實(shí)體及其屬性所表達(dá)的觀點(diǎn)、情感、態(tài)度和情緒等[1]。從分析的粒度層次來看可劃分為粗粒度情感分析和細(xì)粒度情感分析，粗粒度情感分析包括篇章級(jí)和句子級(jí)情感分析，細(xì)粒度層次的分析則是基于評(píng)價(jià)對(duì)象及其屬性的分析。伴隨著人工智能、自然語言處理技術(shù)的進(jìn)步，業(yè)界對(duì)情感分析的要求逐步提高，細(xì)粒度層次的情感分析正成為當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)內(nèi)容，本文通過分析當(dāng)前細(xì)粒度層次情感分析的業(yè)務(wù)流程來對(duì)當(dāng)前在線評(píng)論研究進(jìn)行概述。

1.1 預(yù)處理

研究人員從電商網(wǎng)站等第三方平臺(tái)取得的評(píng)論數(shù)據(jù)要首先經(jīng)過預(yù)處理階段，主要包括中文分詞，詞性標(biāo)注，語言學(xué)特征處理等。

（1）中文分詞指的是按照一定的規(guī)范將連續(xù)的字序列重組為詞序列的過程，中文分詞技術(shù)歸屬于自然語言處理技術(shù)范疇，現(xiàn)有的分詞算法可分為三大類：基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法、基于字符串匹配的分詞方法和基于理解的分詞方法。常見的分詞工具有：Hightmon開發(fā)的中文分詞引擎scws;支持Linux及Windows系列操作系統(tǒng)的ICTCLAS;基于Jovo的開源中文分詞組件Pooding（庖丁解牛分詞）等。盡管已有分詞工具較為成熟，但中文是一種十分復(fù)雜的話種，計(jì)算機(jī)在識(shí)別過程中還是會(huì)出現(xiàn)無法分辨歧義詞以及無法識(shí)別網(wǎng)絡(luò)新詞等難題。

（2）詞性標(biāo)注即確定分詞結(jié)果中每個(gè)單詞是名詞、動(dòng)詞、形容詞或其他詞性的過程。

（3）語言學(xué)特征處理是指根據(jù)語言學(xué)特征對(duì)分詞和詞性標(biāo)注后的產(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行進(jìn)一步的完善，一方面解決分詞工具無法識(shí)別的個(gè)別產(chǎn)品特征，此外為了提高處理文本的效率以及節(jié)省存儲(chǔ)空間，需過濾掉分詞結(jié)果中出現(xiàn)頻率高但無實(shí)際語義的停用詞（例如：的、是、啊等）。

1.2 屬性抽取

數(shù)據(jù)預(yù)處理完成后，需要從預(yù)處理結(jié)果中進(jìn)一步抽取產(chǎn)品屬性，產(chǎn)品屬性在評(píng)論文本中往往是用戶評(píng)價(jià)的對(duì)象。例如“這款手機(jī)的音效非常好”， “手機(jī)的屏幕清晰色彩好”，這兩句評(píng)論中產(chǎn)品屬性分別為“音效”和“屏幕”，屬性抽取的任務(wù)就是從在線評(píng)論文本中抽取出這樣的屬性。綜合目前的研究現(xiàn)狀來看，屬性提取主要分為四種方法：1）基于頻率的屬性抽取;2）利用句法關(guān)系抽取;3）利用監(jiān)督學(xué)習(xí)抽取;4）利用主題模型抽取，具體的方法特征與詳細(xì)信息如表1所示。

產(chǎn)品屬性的提取對(duì)于情感分析來說十分重要，它們代表著觀點(diǎn)評(píng)價(jià)的對(duì)象或者消費(fèi)者在評(píng)論中談?wù)摰闹黝}。過去學(xué)者們提出了許多無監(jiān)督和半監(jiān)督的模型用于屬性抽取，然而從實(shí)際應(yīng)用層面來說，目前這些模型還存在著一些問題。例如這些模型大都基于一元模型的，而實(shí)際生活中很多屬性都是由多個(gè)單詞組成的短語。此外，目前的方法主要著眼于抽取名詞和名詞短語類型的特征，實(shí)際在很多情況下許多特征并不全是由名詞和名詞短語構(gòu)成，存在通過動(dòng)詞表達(dá)的現(xiàn)象，這時(shí)已有的抽取算法就無法適用。

1.3 情感分類

情感分類的目標(biāo)是確定評(píng)論文本中針對(duì)不同屬性所表達(dá)的觀點(diǎn)傾向：正面、負(fù)面還是中性。在之前例子（“這款手機(jī)的音效非常好”）中，評(píng)論者對(duì)手機(jī)音效表達(dá)了正面的觀點(diǎn)。通過文獻(xiàn)的整理，我們總結(jié)出情感分類通常使用的兩類方法：基于監(jiān)督學(xué)習(xí)和基于詞典的無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

1.3.1 基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法

基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的情感分類通常使用支持向量機(jī)（SVM）、樸素貝葉斯分類器等機(jī)器學(xué)習(xí)算法。該方法優(yōu)勢(shì)在于，它的學(xué)習(xí)算法可以通過優(yōu)化手段從各種特征中自動(dòng)學(xué)到一個(gè)有效的分類模型，而這些在學(xué)習(xí)算法中所習(xí)得的特征大部分情況下難應(yīng)用于基于詞典的分類方法。劣勢(shì)在于基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法依賴于人工標(biāo)注的訓(xùn)練集，但不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)的分布、類別標(biāo)記的分布都具有很大的差異性，導(dǎo)致現(xiàn)有基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法難以應(yīng)用于大規(guī)模、多領(lǐng)域的實(shí)際數(shù)據(jù)。

1 .3.2 基于詞典的無監(jiān)督學(xué)習(xí)

基于詞典的情感分類方法是使用包含情感詞短語、俚語、組合規(guī)則的情感詞典，并結(jié)合情感聚合函數(shù)來識(shí)別出在線評(píng)論文本中針對(duì)每個(gè)屬性所表達(dá)的情感傾向，該方法主要包括以下四個(gè)步驟。

1）標(biāo)記情感表達(dá)詞

此步驟的目標(biāo)是在評(píng)論語句中找出每處情感表達(dá)，并判斷情感傾向，每個(gè)正面的情感表達(dá)+1，負(fù)面的情感表達(dá)一1.

2）處理情感轉(zhuǎn)換詞與轉(zhuǎn)折從句

情感轉(zhuǎn)換詞指的是能改變情感傾向的詞或者短語，如“手機(jī)屏幕不清晰，但是還能接受”中的“不” “但是”屬于情感轉(zhuǎn)換詞。通常通過給定的詞典檢測(cè)并標(biāo)記出來，在情感分析過程中不考慮它們的情感貢獻(xiàn)，只考慮它們的情感轉(zhuǎn)折作用。

3）聚合情感打分

用情感聚合函數(shù)來給得到的情感打分，從而確定評(píng)論文本中針對(duì)每個(gè)屬性的觀點(diǎn)情感傾向。假設(shè)句子S包含屬性集合{a1，…，am），情感表達(dá)集合{sel，…，sen）以及通過上述步驟得到的每個(gè)情感表達(dá)的得分，則句子S中每個(gè)屬性al的情感傾向可以通過下面的聚合函數(shù)得到：

基于詞典的分類方法能夠有效的避免監(jiān)督學(xué)習(xí)方法中的部分問題，在面對(duì)大規(guī)模、多領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)具有良好的效果，魯棒性強(qiáng)，領(lǐng)域獨(dú)立，因此業(yè)界與學(xué)術(shù)界的許多開發(fā)與研究都使用此類方法。當(dāng)然基于詞典的分類方法缺點(diǎn)在于，構(gòu)建分類所需的知識(shí)庫（詞典、模板等）需要消耗大量的人力物力，另外難以解決的長(zhǎng)尾問題，利用已有的情感詞我們大概只能處理60%的情況，而剩下的低頻的40%語言現(xiàn)象是無法處理的。

2、總結(jié)

本文從細(xì)粒度層面對(duì)在線評(píng)論的情感分析進(jìn)行了介紹，并梳理出細(xì)粒度情感分析通用的業(yè)務(wù)流程?；谏衔牡姆治雠c梳理，我們可以發(fā)現(xiàn)，情感分析是一個(gè)涉及多任務(wù)的綜合研究，有很多子問題相互交叉，不僅僅是一個(gè)單獨(dú)的問題。與此同時(shí)，國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域研究還存在一些亟待研究和解決的問題，主要包括以下幾點(diǎn)。

第一，缺乏對(duì)產(chǎn)品隱性屬性的挖掘。產(chǎn)品屬性層面上可細(xì)分為顯性屬性和隱性屬性，例如“這款手機(jī)的音效非常好”和“這款手機(jī)不容易放進(jìn)錢包里”兩條評(píng)論， “音效”可稱為顯性屬性，而“不容易放進(jìn)錢包里”則表達(dá)了產(chǎn)品的隱性屬性“體積”。通常隱性屬性的表達(dá)較為復(fù)雜，導(dǎo)致現(xiàn)有的研究缺乏對(duì)產(chǎn)品的隱形屬性進(jìn)行足夠深層次的挖掘。第二，缺乏成熟的語料庫和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，用于公共研究使用的語料庫太少，同時(shí)因缺乏開放的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致方法的有效性較難驗(yàn)證。第三，研究缺乏規(guī)范化，現(xiàn)有研究在語料詞性標(biāo)注規(guī)范、情感特征提取定義等很多方面沒有達(dá)成共識(shí)，很難對(duì)不同方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行客觀的比較和評(píng)價(jià)。

伴隨我國(guó)電子商務(wù)的高速發(fā)展，對(duì)于從在線評(píng)論中挖掘出更多的潛在商業(yè)價(jià)值的需求越發(fā)增多，基于這些強(qiáng)烈的應(yīng)用需求以及技術(shù)上的挑戰(zhàn)將會(huì)使得這一研究領(lǐng)域在未來會(huì)有很大的研究?jī)r(jià)值和發(fā)展空間。

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