19、亚马逊产品评论情感分析技术解析

亚马逊产品评论情感分析技术解析

1. 情感分析与自然语言处理概述

情感分析主要是通过分析大量评论来获取客户的意见和感受，它是自然语言处理（NLP）、信息提取和检索的一项重要任务。NLP 作为人工智能的一个子领域，利用词汇、句法和语义知识来处理文本评论。自动情感分析或意见挖掘是 NLP 中一个重要且有需求的子领域，它能够分析、比较并推荐来自不同数据源的各种在线产品评论。

1.1 信息提取

信息提取是从产品评论中提取重要相关信息的过程，它能将非结构化的文本评论转换为结构化形式，基于机器学习范式用于文本挖掘。具体操作是从语料库中提取相关词汇并适配到现有模板，此过程可提高检索内容的精度，用于对提取的数据进行分类。

1.2 机器学习与分类

机器学习是人工智能的子领域，遵循监督学习和分类范式。情感分析和分类借助多种监督学习算法完成，它能从客户评论中区分主观信息和客观事实，然后将评论分为积极、消极和中立三类。

1.3 产品评论挖掘

如今，在线电商网站鼓励客户对不同产品发表评论，导致特定产品的评论数量大幅增加，这些评论需要被分类到预先定义的积极、中立和消极类别中。

1.4 评论分析技术分类方案

情感分析技术在基础层面分为基于分类和基于用户的技术。基于分类的技术包括词典和学习范式，具体如下：
- 词典方法 ：
- 基于词典的词典技术 ：选取一组已知方向的控制词，通过添加相似词不断扩展该集合，但难以找到具有特定领域和上下文方向的评论词。
- 基