基于用戶在線評論的產(chǎn)品感性評價體系構(gòu)建與應(yīng)用研究

一、引言1.1研究背景在當(dāng)今數(shù)字化時代，互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展深刻改變了人們的生活和消費(fèi)方式。隨著電子商務(wù)的興起，網(wǎng)絡(luò)購物成為人們?nèi)粘ＯM(fèi)的重要途徑。消費(fèi)者在購買產(chǎn)品后，常常會在各大電商平臺、社交媒體等網(wǎng)絡(luò)渠道上留下自己對產(chǎn)品的使用感受、評價和建議，這些內(nèi)容構(gòu)成了豐富的用戶在線評論數(shù)據(jù)。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計，僅在2023年，某知名電商平臺上的用戶評論數(shù)量就達(dá)到了數(shù)十億條，涵蓋了各類商品和服務(wù)。這些海量的在線評論，已成為產(chǎn)品評價的重要數(shù)據(jù)來源。對于企業(yè)而言，產(chǎn)品的感性評價具有舉足輕重的意義。感性評價是指消費(fèi)者基于自身的情感、體驗、認(rèn)知等對產(chǎn)品產(chǎn)生的主觀感受和評價，它反映了消費(fèi)者對產(chǎn)品在情感、審美、使用體驗等方面的需求和期望。在競爭激烈的市場環(huán)境下，產(chǎn)品不僅要滿足基本的功能需求，更要在情感層面與消費(fèi)者建立連接，引發(fā)消費(fèi)者的共鳴。以蘋果公司的產(chǎn)品為例，其簡約時尚的設(shè)計、流暢便捷的使用體驗以及獨(dú)特的品牌文化，引發(fā)了消費(fèi)者強(qiáng)烈的情感認(rèn)同和喜愛，使得蘋果產(chǎn)品在市場上擁有極高的忠誠度和市場份額。這種基于感性評價所形成的品牌優(yōu)勢，是企業(yè)在市場競爭中脫穎而出的關(guān)鍵因素之一。用戶在線評論中蘊(yùn)含著豐富的感性信息，這些信息為企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品感性評價提供了寶貴的數(shù)據(jù)支持。通過對用戶在線評論的深入分析，企業(yè)能夠精準(zhǔn)地了解消費(fèi)者對產(chǎn)品的情感態(tài)度、審美偏好、使用體驗等感性需求，從而為產(chǎn)品的設(shè)計改進(jìn)、創(chuàng)新優(yōu)化以及營銷策略的制定提供有力依據(jù)。然而，由于用戶在線評論具有數(shù)據(jù)量大、格式多樣、語言表達(dá)靈活等特點(diǎn)，如何有效地從這些海量的非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)中提取出有價值的感性信息，并進(jìn)行科學(xué)合理的評價，成為了企業(yè)面臨的一大挑戰(zhàn)，這也正是本文研究的出發(fā)點(diǎn)和重要意義所在。1.2研究目的與意義本研究旨在通過對用戶在線評論的深入挖掘和分析，構(gòu)建一套科學(xué)有效的基于用戶在線評論的產(chǎn)品感性評價方法，為企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計與優(yōu)化以及消費(fèi)者購買決策提供有力的參考依據(jù)。具體而言，研究目的主要體現(xiàn)在以下幾個方面：精準(zhǔn)提取用戶在線評論中的感性信息：開發(fā)高效的文本分析技術(shù)和算法，從海量、非結(jié)構(gòu)化的用戶在線評論中準(zhǔn)確識別和提取與產(chǎn)品感性評價相關(guān)的詞匯、語句和情感傾向，克服用戶在線評論數(shù)據(jù)量大、格式多樣、語言表達(dá)靈活等難點(diǎn)，將模糊的用戶反饋轉(zhuǎn)化為可量化、可分析的感性數(shù)據(jù)。構(gòu)建全面且科學(xué)的產(chǎn)品感性評價指標(biāo)體系：綜合考慮產(chǎn)品的各個維度以及用戶的多種情感體驗和認(rèn)知感受，構(gòu)建一套涵蓋產(chǎn)品外觀、功能、使用體驗、情感共鳴等多方面的感性評價指標(biāo)體系，確保評價的全面性和科學(xué)性，為產(chǎn)品感性評價提供明確的方向和標(biāo)準(zhǔn)。建立可靠的產(chǎn)品感性評價模型：運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，結(jié)合提取的感性信息和構(gòu)建的評價指標(biāo)體系，建立能夠準(zhǔn)確評估產(chǎn)品感性價值的模型。通過對大量實際數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和驗證，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性，使其能夠?qū)Ξa(chǎn)品的感性表現(xiàn)進(jìn)行客觀、準(zhǔn)確的量化評估。本研究具有重要的理論與實踐意義，具體如下：理論意義：豐富和完善產(chǎn)品感性評價領(lǐng)域的理論體系。傳統(tǒng)的產(chǎn)品評價多側(cè)重于功能和性能等客觀指標(biāo)，對產(chǎn)品的感性因素研究相對不足。本研究將用戶在線評論作為重要的數(shù)據(jù)來源，深入探討產(chǎn)品的感性評價方法，有助于拓展產(chǎn)品評價的理論邊界，為后續(xù)相關(guān)研究提供新的視角和方法。推動自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)在產(chǎn)品評價領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展。在研究過程中，需要運(yùn)用先進(jìn)的技術(shù)手段對用戶在線評論進(jìn)行處理和分析，這將促使這些技術(shù)在實際應(yīng)用中不斷優(yōu)化和創(chuàng)新，為跨學(xué)科研究提供實踐基礎(chǔ)。實踐意義：對于企業(yè)而言，有助于企業(yè)深入了解消費(fèi)者需求，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計。通過對用戶在線評論的分析，企業(yè)能夠獲取消費(fèi)者對產(chǎn)品的真實看法和情感需求，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品在設(shè)計、功能、使用體驗等方面存在的問題和不足，從而有針對性地進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，開發(fā)出更符合消費(fèi)者需求的產(chǎn)品，提高產(chǎn)品的市場競爭力。有助于企業(yè)制定精準(zhǔn)的營銷策略，提升品牌形象。了解消費(fèi)者的感性需求后，企業(yè)可以更好地把握市場趨勢，制定個性化的營銷策略，增強(qiáng)與消費(fèi)者的情感溝通和互動，提升品牌知名度和美譽(yù)度，樹立良好的品牌形象。對于消費(fèi)者而言，為消費(fèi)者提供更有價值的購買參考。消費(fèi)者在購買產(chǎn)品時，往往會參考其他用戶的評價。本研究構(gòu)建的感性評價方法能夠提供更全面、準(zhǔn)確的產(chǎn)品評價信息，幫助消費(fèi)者更深入地了解產(chǎn)品的特點(diǎn)和優(yōu)勢，做出更明智的購買決策，提高消費(fèi)者的滿意度和購物體驗。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容用戶在線評論數(shù)據(jù)的收集與預(yù)處理：確定數(shù)據(jù)收集的來源，如各大電商平臺、社交媒體、專業(yè)產(chǎn)品評測網(wǎng)站等，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取相關(guān)產(chǎn)品的在線評論數(shù)據(jù)。對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、無效、亂碼等噪聲數(shù)據(jù)，進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注、去除停用詞等預(yù)處理操作，將非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合后續(xù)分析的格式。產(chǎn)品感性評價指標(biāo)體系的構(gòu)建：基于對產(chǎn)品屬性和用戶情感需求的深入分析，結(jié)合相關(guān)理論和研究成果，確定產(chǎn)品感性評價的一級指標(biāo)，如外觀設(shè)計、功能體驗、情感價值等。針對每個一級指標(biāo)，進(jìn)一步細(xì)分出具體的二級指標(biāo)，如外觀設(shè)計下的顏色、形狀、材質(zhì)；功能體驗下的易用性、穩(wěn)定性、創(chuàng)新性等。通過專家訪談、問卷調(diào)查等方式，對構(gòu)建的指標(biāo)體系進(jìn)行驗證和優(yōu)化，確保其科學(xué)性、全面性和有效性。基于用戶在線評論的產(chǎn)品感性信息提取方法研究：運(yùn)用情感分析技術(shù)，判斷評論中表達(dá)的情感極性（正面、負(fù)面、中性），以及情感強(qiáng)度（如非常滿意、滿意、一般、不滿意、非常不滿意等），識別出用戶對產(chǎn)品的情感態(tài)度。采用主題模型，如潛在狄利克雷分配（LDA）模型，挖掘評論中的潛在主題，確定用戶關(guān)注的產(chǎn)品關(guān)鍵屬性和特征，提取與產(chǎn)品感性評價相關(guān)的關(guān)鍵詞和短語。產(chǎn)品感性評價模型的構(gòu)建與驗證：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，結(jié)合提取的感性信息和構(gòu)建的評價指標(biāo)體系，構(gòu)建產(chǎn)品感性評價模型。使用大量已標(biāo)注的用戶在線評論數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。采用交叉驗證、留出法等方法，對構(gòu)建的模型進(jìn)行驗證，評估模型的性能指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，根據(jù)驗證結(jié)果對模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。案例分析與應(yīng)用：選取某一具體產(chǎn)品領(lǐng)域，如智能手機(jī)、家電、服裝等，收集該領(lǐng)域內(nèi)多個品牌和型號產(chǎn)品的用戶在線評論數(shù)據(jù)。運(yùn)用構(gòu)建的產(chǎn)品感性評價方法和模型，對這些產(chǎn)品進(jìn)行感性評價分析，得出各產(chǎn)品在不同感性評價指標(biāo)上的得分和排名。通過對比分析，總結(jié)出該產(chǎn)品領(lǐng)域的感性評價特點(diǎn)和趨勢，為企業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計、改進(jìn)和市場競爭提供針對性的建議和策略。1.3.2研究方法文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于產(chǎn)品感性評價、用戶在線評論分析、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報告、專利文獻(xiàn)等。對這些文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理和分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢和主要研究方法，總結(jié)前人的研究成果和不足之處，為本研究提供堅實的理論基礎(chǔ)和研究思路。數(shù)據(jù)挖掘與文本分析技術(shù)：利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具，如Scrapy、BeautifulSoup等，從電商平臺、社交媒體等網(wǎng)站上采集用戶在線評論數(shù)據(jù)。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析等，對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的模式、規(guī)律和關(guān)聯(lián)關(guān)系。采用文本分析技術(shù)，如情感分析、主題模型、關(guān)鍵詞提取等，對用戶在線評論中的文本內(nèi)容進(jìn)行分析，提取其中蘊(yùn)含的感性信息和關(guān)鍵特征。機(jī)器學(xué)習(xí)方法：運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等，構(gòu)建產(chǎn)品感性評價模型。通過對大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，讓模型自動學(xué)習(xí)用戶在線評論與產(chǎn)品感性評價之間的映射關(guān)系，實現(xiàn)對產(chǎn)品感性價值的準(zhǔn)確預(yù)測和評價。采用模型評估指標(biāo)和驗證方法，對構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行性能評估和優(yōu)化，提高模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和泛化能力。案例分析法：選擇具有代表性的產(chǎn)品案例，如蘋果手機(jī)、小米智能家居產(chǎn)品、優(yōu)衣庫服裝等，收集這些產(chǎn)品的用戶在線評論數(shù)據(jù)，并運(yùn)用本文提出的產(chǎn)品感性評價方法和模型進(jìn)行實證分析。通過對案例的深入研究和分析，驗證方法和模型的可行性和有效性，同時為企業(yè)提供實際的應(yīng)用參考和借鑒，總結(jié)成功經(jīng)驗和不足之處，為進(jìn)一步改進(jìn)和完善研究提供依據(jù)。二、理論基礎(chǔ)與研究現(xiàn)狀2.1產(chǎn)品感性評價理論2.1.1感性工學(xué)概述感性工學(xué)是一門將感性與工學(xué)相結(jié)合的新興學(xué)科，旨在通過分析人的感性認(rèn)知和情感需求，將其轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品設(shè)計的具體要素和參數(shù)，從而開發(fā)出更符合用戶心理和情感需求的產(chǎn)品。它是在以人為本的理念基礎(chǔ)上，綜合了設(shè)計心理學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、人機(jī)工程學(xué)、產(chǎn)品語意學(xué)以及計算機(jī)輔助設(shè)計技術(shù)等多學(xué)科知識而發(fā)展起來的。感性工學(xué)的起源可以追溯到20世紀(jì)70年代的日本。當(dāng)時，日本廣島大學(xué)工學(xué)部的研究人員在住宅設(shè)計中開始全面考慮居住者的情緒和欲求，嘗試將居住者的感性需求轉(zhuǎn)化為具體的工學(xué)技術(shù)，這一新技術(shù)最初被稱為“情緒工學(xué)”。隨后，在與企業(yè)的合作過程中，研究者察覺到日本的產(chǎn)業(yè)模式正在發(fā)生變化，大批量生產(chǎn)、大量消費(fèi)的行為方式逐漸被豐富的多樣化生產(chǎn)、快樂感受消費(fèi)所取代，產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)性、功能性、合理性和大眾化原則逐漸被表現(xiàn)性、審美性、獨(dú)特性和個人化所替代。在這樣的背景下，感性工學(xué)應(yīng)運(yùn)而生。1989年，日本學(xué)者長町三生發(fā)表了一系列關(guān)于感性工學(xué)的論文和著作，標(biāo)志著感性工學(xué)作為一門獨(dú)立學(xué)科的正式誕生。長町三生在其著作中，系統(tǒng)地闡述了感性工學(xué)的基本概念、理論體系和研究方法，為該學(xué)科的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。感性工學(xué)在產(chǎn)品設(shè)計中有著廣泛的應(yīng)用。在汽車設(shè)計領(lǐng)域，通過對消費(fèi)者感性需求的深入研究，汽車制造商可以將消費(fèi)者對汽車的“豪華感”“運(yùn)動感”“舒適感”等感性意象轉(zhuǎn)化為具體的設(shè)計元素，如車身線條的流暢度、內(nèi)飾材料的質(zhì)感、座椅的人體工程學(xué)設(shè)計等，從而打造出更具吸引力的汽車產(chǎn)品。日產(chǎn)汽車在其某款車型的設(shè)計中，通過市場調(diào)研和用戶分析，發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者對于汽車的“時尚感”和“科技感”有著較高的需求。于是，設(shè)計師在外觀設(shè)計上采用了大膽的線條和獨(dú)特的造型，使車身看起來更加動感和時尚；在內(nèi)飾設(shè)計中，大量運(yùn)用了高科技元素，如全液晶儀表盤、大尺寸中控觸摸屏等，滿足了消費(fèi)者對科技感的追求。這款車型上市后，憑借其獨(dú)特的設(shè)計和良好的用戶體驗，獲得了市場的廣泛認(rèn)可和消費(fèi)者的青睞。在電子產(chǎn)品設(shè)計方面，感性工學(xué)同樣發(fā)揮著重要作用。以智能手機(jī)為例，除了滿足基本的通信和功能需求外，消費(fèi)者還對手機(jī)的外觀設(shè)計、操作手感、界面交互等方面有著感性的要求。蘋果公司的iPhone系列產(chǎn)品，一直以來都注重產(chǎn)品的感性設(shè)計，其簡潔優(yōu)雅的外觀、流暢的操作體驗以及人性化的界面設(shè)計，都充分考慮了消費(fèi)者的感性需求，從而在全球范圍內(nèi)擁有大量的忠實用戶。在外觀設(shè)計上，iPhone采用了簡潔的線條和精致的工藝，使其外觀看起來既時尚又高端；在操作體驗方面，蘋果公司通過不斷優(yōu)化系統(tǒng)和界面設(shè)計，使手機(jī)的操作更加流暢、便捷，給用戶帶來了極佳的使用感受。感性工學(xué)對理解用戶感性需求具有重要作用。它打破了傳統(tǒng)設(shè)計中只注重產(chǎn)品功能和性能的局限，將用戶的情感、認(rèn)知和體驗等感性因素納入設(shè)計考量范圍，使產(chǎn)品設(shè)計更加貼近用戶的真實需求。通過運(yùn)用感性工學(xué)的研究方法，如問卷調(diào)查、語義差異法、眼動實驗、腦電波測量等，可以深入了解用戶對產(chǎn)品的感性認(rèn)知和情感反應(yīng)，從而獲取用戶的感性需求信息。這些信息可以為產(chǎn)品設(shè)計提供明確的方向和依據(jù)，幫助設(shè)計師更好地把握用戶的心理和情感需求，設(shè)計出更具吸引力和競爭力的產(chǎn)品。通過語義差異法，讓用戶對產(chǎn)品的不同設(shè)計方案進(jìn)行評價，從而了解用戶對產(chǎn)品在不同感性維度上的偏好和需求；通過眼動實驗和腦電波測量，可以實時監(jiān)測用戶在觀看產(chǎn)品或使用產(chǎn)品過程中的視覺注意力和大腦活動，從而揭示用戶對產(chǎn)品的潛意識反應(yīng)和情感傾向。2.1.2產(chǎn)品感性評價的內(nèi)涵與要素產(chǎn)品感性評價是指消費(fèi)者基于自身的情感、認(rèn)知、體驗等對產(chǎn)品產(chǎn)生的主觀感受和評價，它反映了消費(fèi)者對產(chǎn)品在情感、審美、使用體驗等方面的需求和期望。產(chǎn)品感性評價不僅僅關(guān)注產(chǎn)品的功能和性能等客觀屬性，更強(qiáng)調(diào)消費(fèi)者在與產(chǎn)品交互過程中所獲得的情感體驗和心理感受。一款外觀設(shè)計獨(dú)特、色彩搭配和諧的產(chǎn)品，可能會讓消費(fèi)者產(chǎn)生愉悅、喜愛的情感；而一款操作便捷、使用舒適的產(chǎn)品，則可能會讓消費(fèi)者感受到產(chǎn)品的人性化和貼心。這些情感體驗和心理感受，都是產(chǎn)品感性評價的重要內(nèi)容。從情感角度來看，產(chǎn)品感性評價涉及消費(fèi)者對產(chǎn)品的情感態(tài)度和情感共鳴。消費(fèi)者在購買和使用產(chǎn)品時，會對產(chǎn)品產(chǎn)生各種情感反應(yīng)，如喜歡、厭惡、滿意、不滿意等。這些情感反應(yīng)不僅受到產(chǎn)品本身的影響，還與消費(fèi)者的個人經(jīng)歷、文化背景、價值觀等因素密切相關(guān)。對于一個熱愛戶外運(yùn)動的消費(fèi)者來說，一款設(shè)計專業(yè)、功能齊全的運(yùn)動裝備可能會讓他產(chǎn)生強(qiáng)烈的喜愛和認(rèn)同感，因為這款產(chǎn)品能夠滿足他的運(yùn)動需求，同時也體現(xiàn)了他對運(yùn)動的熱愛和追求；而對于一個注重環(huán)保的消費(fèi)者來說，一款采用環(huán)保材料制作的產(chǎn)品可能會更容易贏得他的好感，因為這款產(chǎn)品符合他的價值觀和生活理念。產(chǎn)品感性評價中的情感要素還包括產(chǎn)品能否引發(fā)消費(fèi)者的情感共鳴。當(dāng)產(chǎn)品的設(shè)計理念、文化內(nèi)涵或品牌形象與消費(fèi)者的內(nèi)心需求和情感訴求相契合時，就會引發(fā)消費(fèi)者的情感共鳴，使消費(fèi)者對產(chǎn)品產(chǎn)生更深層次的情感認(rèn)同和歸屬感。蘋果公司的產(chǎn)品不僅在設(shè)計和功能上具有優(yōu)勢，其獨(dú)特的品牌文化和價值觀也深深吸引了眾多消費(fèi)者。蘋果公司倡導(dǎo)的創(chuàng)新、簡潔、高品質(zhì)的理念，與很多消費(fèi)者追求個性、追求卓越的內(nèi)心需求相契合，從而引發(fā)了消費(fèi)者的情感共鳴，使蘋果產(chǎn)品成為了一種身份和品味的象征。從認(rèn)知角度來看，產(chǎn)品感性評價涉及消費(fèi)者對產(chǎn)品的認(rèn)知和理解。消費(fèi)者在接觸產(chǎn)品時，會通過視覺、觸覺、聽覺等感官對產(chǎn)品的外觀、材質(zhì)、操作方式等進(jìn)行感知，并在此基礎(chǔ)上對產(chǎn)品的功能、品質(zhì)、價值等進(jìn)行認(rèn)知和判斷。產(chǎn)品的外觀設(shè)計是否簡潔明了、易于理解，操作方式是否符合人體工程學(xué)原理、方便快捷，都會影響消費(fèi)者對產(chǎn)品的認(rèn)知和評價。一款界面設(shè)計簡潔、圖標(biāo)清晰的電子產(chǎn)品，能夠讓消費(fèi)者快速了解產(chǎn)品的功能和操作方法，從而提高消費(fèi)者對產(chǎn)品的認(rèn)知效率和滿意度；而一款操作復(fù)雜、說明書晦澀難懂的產(chǎn)品，則可能會讓消費(fèi)者感到困惑和厭煩，降低消費(fèi)者對產(chǎn)品的評價。產(chǎn)品的品牌形象、口碑和宣傳等也會影響消費(fèi)者對產(chǎn)品的認(rèn)知和評價。一個知名品牌的產(chǎn)品，往往會讓消費(fèi)者認(rèn)為其具有更高的品質(zhì)和可靠性；而產(chǎn)品的良好口碑和正面宣傳，也會增強(qiáng)消費(fèi)者對產(chǎn)品的認(rèn)知和信任。從體驗角度來看，產(chǎn)品感性評價涉及消費(fèi)者在使用產(chǎn)品過程中的體驗和感受。產(chǎn)品的使用體驗包括產(chǎn)品的易用性、舒適性、穩(wěn)定性等方面。一款易用性好的產(chǎn)品，應(yīng)該具有簡單易懂的操作流程、合理的布局和便捷的操作方式，能夠讓消費(fèi)者輕松上手，減少操作失誤；一款舒適性好的產(chǎn)品，應(yīng)該在設(shè)計上充分考慮人體工程學(xué)原理，使消費(fèi)者在使用過程中感到舒適、放松，不會產(chǎn)生疲勞感；一款穩(wěn)定性好的產(chǎn)品，應(yīng)該能夠在各種環(huán)境下正常運(yùn)行，不會出現(xiàn)故障或異常情況，保證消費(fèi)者的使用體驗。產(chǎn)品的使用體驗還包括產(chǎn)品能否為消費(fèi)者帶來獨(dú)特的體驗和樂趣。一些具有創(chuàng)新性的產(chǎn)品，如虛擬現(xiàn)實設(shè)備、智能玩具等，能夠為消費(fèi)者帶來全新的體驗和樂趣，從而提升消費(fèi)者對產(chǎn)品的感性評價。2.2用戶在線評論的價值與特點(diǎn)2.2.1用戶在線評論的價值體現(xiàn)在當(dāng)今數(shù)字化時代，用戶在線評論具有不可忽視的重要價值，其對消費(fèi)者決策、企業(yè)產(chǎn)品改進(jìn)和市場競爭等方面都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。從消費(fèi)者決策角度來看，用戶在線評論為消費(fèi)者提供了豐富的產(chǎn)品信息。在購買產(chǎn)品之前，消費(fèi)者往往難以全面了解產(chǎn)品的實際性能、使用體驗等方面的情況。而其他用戶的在線評論則成為了他們獲取這些信息的重要來源。根據(jù)相關(guān)研究，超過80%的消費(fèi)者在購買商品前會查看在線評論，這些評論能夠幫助他們更好地了解產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)，從而做出更加明智的購買決策。在購買智能手機(jī)時，消費(fèi)者可以通過查看其他用戶的評論，了解手機(jī)的拍照效果、電池續(xù)航能力、系統(tǒng)流暢度等方面的實際表現(xiàn)，進(jìn)而判斷該手機(jī)是否符合自己的需求。在線評論還能幫助消費(fèi)者降低購買風(fēng)險。如果一款產(chǎn)品存在嚴(yán)重的質(zhì)量問題或用戶體驗不佳，消費(fèi)者可以通過評論提前得知，從而避免購買到不滿意的產(chǎn)品，減少經(jīng)濟(jì)損失和時間成本。對于企業(yè)產(chǎn)品改進(jìn)而言，用戶在線評論是寶貴的反饋資源。企業(yè)通過分析用戶在線評論，可以深入了解產(chǎn)品在市場上的實際表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品存在的問題和不足之處。某家電企業(yè)在推出一款新型洗衣機(jī)后，通過對用戶在線評論的分析，發(fā)現(xiàn)許多用戶反映洗衣機(jī)的噪音過大，影響使用體驗。企業(yè)根據(jù)這一反饋，迅速對產(chǎn)品進(jìn)行了改進(jìn)，優(yōu)化了洗衣機(jī)的電機(jī)和減震系統(tǒng)，降低了噪音，提高了產(chǎn)品質(zhì)量，從而贏得了用戶的認(rèn)可和好評。在線評論還能為企業(yè)提供產(chǎn)品創(chuàng)新的思路。用戶在評論中往往會提出一些對產(chǎn)品的期望和建議，這些信息可以啟發(fā)企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新，開發(fā)出更符合市場需求的新產(chǎn)品。一些用戶在評論中提到希望某品牌的運(yùn)動鞋能夠增加透氣性能和舒適度，企業(yè)根據(jù)這一反饋，研發(fā)出了采用新型透氣材料和人體工程學(xué)設(shè)計的運(yùn)動鞋，滿足了用戶的需求，提升了產(chǎn)品的市場競爭力。在市場競爭方面，用戶在線評論對企業(yè)的品牌形象和市場份額有著重要影響。良好的在線評論可以提升企業(yè)的品牌聲譽(yù)，吸引更多潛在消費(fèi)者購買產(chǎn)品。據(jù)統(tǒng)計，一條正面的在線評論可以吸引約10-20名潛在消費(fèi)者，而一條負(fù)面評論則可能導(dǎo)致約5-10名潛在消費(fèi)者流失。因此，企業(yè)積極管理和優(yōu)化在線評論，提高用戶滿意度，對于提升品牌形象和市場競爭力至關(guān)重要。在線評論還能幫助企業(yè)了解競爭對手的產(chǎn)品優(yōu)勢和劣勢，從而制定更有針對性的市場競爭策略。通過分析競爭對手產(chǎn)品的在線評論，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)競爭對手產(chǎn)品的不足之處，進(jìn)而突出自己產(chǎn)品的優(yōu)勢，吸引更多消費(fèi)者。如果發(fā)現(xiàn)競爭對手的某款產(chǎn)品在用戶評論中被指出售后服務(wù)不佳，企業(yè)可以在自己的產(chǎn)品宣傳中強(qiáng)調(diào)優(yōu)質(zhì)的售后服務(wù)，以此來吸引消費(fèi)者選擇自己的產(chǎn)品。2.2.2用戶在線評論的特點(diǎn)分析用戶在線評論具有真實性、多樣性、及時性和互動性等特點(diǎn)，這些特點(diǎn)對產(chǎn)品評價產(chǎn)生了重要影響。真實性是用戶在線評論的重要特點(diǎn)之一。大多數(shù)用戶在發(fā)表在線評論時，會基于自己的真實使用體驗和感受，如實評價產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)。這種真實性使得在線評論成為了消費(fèi)者了解產(chǎn)品真實情況的重要依據(jù)。與企業(yè)的宣傳和廣告相比，用戶在線評論更加客觀、真實，能夠讓消費(fèi)者獲得更準(zhǔn)確的產(chǎn)品信息。消費(fèi)者在購買化妝品時，通過查看其他用戶的真實評論，可以了解到產(chǎn)品的實際使用效果、是否適合自己的膚質(zhì)等信息，從而避免受到虛假廣告的誤導(dǎo)。當(dāng)然，也存在部分虛假評論的情況，但隨著電商平臺和相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)對評論真實性的重視和監(jiān)管力度的加強(qiáng)，虛假評論的比例逐漸降低，真實性仍然是用戶在線評論的主流。多樣性體現(xiàn)在用戶在線評論的內(nèi)容、形式和來源等多個方面。在內(nèi)容上，用戶評論涵蓋了產(chǎn)品的各個方面，包括外觀、功能、質(zhì)量、使用體驗、價格、售后服務(wù)等。以一款智能手表為例，用戶評論可能涉及手表的外觀設(shè)計是否時尚、佩戴是否舒適、功能是否齊全（如心率監(jiān)測、睡眠監(jiān)測、運(yùn)動記錄等）、續(xù)航能力如何、價格是否合理以及售后服務(wù)是否到位等。在形式上，用戶評論既有文字描述，也有圖片、視頻等多種形式。一些用戶會上傳產(chǎn)品的實物圖片或使用過程中的視頻，讓其他消費(fèi)者更直觀地了解產(chǎn)品的實際情況。在來源上，用戶評論來自不同年齡、性別、地域、文化背景的消費(fèi)者，他們的評價角度和關(guān)注點(diǎn)各不相同，這使得在線評論具有豐富的多樣性。不同年齡的消費(fèi)者對同一款智能手機(jī)的評價可能存在差異，年輕人可能更關(guān)注手機(jī)的性能和拍照功能，而老年人則可能更注重手機(jī)的操作便捷性和字體大小。及時性是用戶在線評論的顯著特點(diǎn)。在互聯(lián)網(wǎng)時代，用戶在購買和使用產(chǎn)品后，可以迅速在網(wǎng)絡(luò)平臺上發(fā)表自己的評價和感受。這種及時性使得企業(yè)能夠及時了解產(chǎn)品在市場上的反饋，快速做出響應(yīng)和調(diào)整。某服裝品牌推出一款新款式的服裝后，用戶在購買后的幾天內(nèi)就可以在電商平臺上發(fā)表評論，企業(yè)通過實時監(jiān)測這些評論，能夠及時了解消費(fèi)者對服裝款式、尺碼、面料等方面的意見和建議，如發(fā)現(xiàn)某一尺碼的服裝缺貨嚴(yán)重或面料存在問題，企業(yè)可以及時補(bǔ)貨或改進(jìn)面料，滿足消費(fèi)者的需求，提高產(chǎn)品的市場適應(yīng)性?；有允怯脩粼诰€評論的又一重要特點(diǎn)。用戶不僅可以發(fā)表自己的評論，還可以對其他用戶的評論進(jìn)行點(diǎn)贊、回復(fù)、討論等互動操作。這種互動性使得在線評論形成了一個交流社區(qū)，消費(fèi)者可以在其中分享自己的經(jīng)驗和見解，互相學(xué)習(xí)和參考。在某數(shù)碼產(chǎn)品的評論區(qū)，用戶A發(fā)表了自己對某款相機(jī)的使用感受和拍攝技巧，用戶B看到后對其進(jìn)行了點(diǎn)贊，并提出了自己在使用過程中遇到的問題，用戶A及時回復(fù)了用戶B的問題，其他用戶也參與到討論中來，分享自己的看法和建議。這種互動不僅豐富了評論的內(nèi)容，還增強(qiáng)了消費(fèi)者之間的聯(lián)系和信任，為消費(fèi)者提供了更全面的產(chǎn)品信息和購買參考。同時，企業(yè)也可以參與到與用戶的互動中，回復(fù)用戶的評論，解答用戶的疑問，展示企業(yè)的服務(wù)態(tài)度和對用戶的關(guān)注，從而提升用戶對企業(yè)的好感度和忠誠度。2.3研究現(xiàn)狀綜述2.3.1基于用戶評論的產(chǎn)品評價研究進(jìn)展隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的飛速發(fā)展，基于用戶評論的產(chǎn)品評價研究日益受到學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的關(guān)注。眾多學(xué)者和研究人員在該領(lǐng)域開展了廣泛而深入的研究，取得了一系列有價值的成果。在評價指標(biāo)方面，早期的研究主要集中在產(chǎn)品的基本屬性，如質(zhì)量、性能、價格等。隨著研究的深入，評價指標(biāo)逐漸拓展到產(chǎn)品的多個維度。學(xué)者們開始關(guān)注產(chǎn)品的使用體驗，包括易用性、舒適性、便捷性等方面。對于電子產(chǎn)品，用戶對其操作界面的友好程度、反應(yīng)速度等使用體驗的評價成為重要指標(biāo)；對于家居用品，產(chǎn)品的舒適度、使用便利性等也被納入評價體系。產(chǎn)品的外觀設(shè)計也受到更多關(guān)注，如產(chǎn)品的形狀、顏色、材質(zhì)等方面的評價指標(biāo)不斷豐富。在服裝領(lǐng)域，服裝的款式、色彩搭配、面料質(zhì)感等外觀設(shè)計因素對消費(fèi)者的購買決策有著重要影響，因此這些因素成為產(chǎn)品評價的關(guān)鍵指標(biāo)。在方法應(yīng)用上，自然語言處理技術(shù)在用戶評論分析中得到了廣泛應(yīng)用。情感分析是其中的重要方法之一，通過對用戶評論中的情感詞匯和語句進(jìn)行分析，判斷用戶對產(chǎn)品的情感傾向，如正面、負(fù)面或中性。研究人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等，對大量標(biāo)注的評論數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建情感分析模型，以實現(xiàn)對用戶情感的自動分類和判斷。在某電商平臺的手機(jī)產(chǎn)品評論分析中，通過情感分析模型可以快速準(zhǔn)確地判斷出用戶對不同品牌手機(jī)的情感態(tài)度，為企業(yè)了解市場反饋提供了有力支持。主題模型也被廣泛應(yīng)用于挖掘用戶評論中的潛在主題和關(guān)鍵信息。潛在狄利克雷分配（LDA）模型能夠自動發(fā)現(xiàn)文本中的主題分布，幫助研究人員了解用戶關(guān)注的產(chǎn)品核心問題。通過對某品牌汽車用戶評論的LDA分析，發(fā)現(xiàn)用戶關(guān)注的主題主要包括汽車的動力性能、油耗、內(nèi)飾設(shè)計等，為企業(yè)改進(jìn)產(chǎn)品提供了明確的方向。此外，一些研究還將用戶評論與其他數(shù)據(jù)來源相結(jié)合，以提高產(chǎn)品評價的準(zhǔn)確性和全面性。將用戶評論數(shù)據(jù)與產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)、市場調(diào)研數(shù)據(jù)等進(jìn)行融合分析，能夠更深入地了解產(chǎn)品在市場上的表現(xiàn)和用戶需求。通過分析用戶評論和銷售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某款產(chǎn)品雖然在功能上得到了用戶的認(rèn)可，但由于價格過高，導(dǎo)致銷量不佳，企業(yè)據(jù)此調(diào)整了產(chǎn)品價格策略，取得了良好的市場效果。盡管基于用戶評論的產(chǎn)品評價研究取得了一定進(jìn)展，但仍存在一些不足之處。用戶評論數(shù)據(jù)的質(zhì)量參差不齊，存在虛假評論、噪聲數(shù)據(jù)等問題，影響了評價結(jié)果的準(zhǔn)確性。現(xiàn)有的評價方法在處理復(fù)雜語義和隱含情感方面還存在一定的局限性，難以完全準(zhǔn)確地捕捉用戶的真實意圖和情感。未來的研究需要進(jìn)一步改進(jìn)數(shù)據(jù)處理方法，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時不斷優(yōu)化評價模型，提升對用戶評論的理解和分析能力，以實現(xiàn)更精準(zhǔn)、全面的產(chǎn)品評價。2.3.2產(chǎn)品感性評價方法的研究現(xiàn)狀當(dāng)前，產(chǎn)品感性評價方法種類繁多，這些方法在不同領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，同時也各自具有一定的優(yōu)缺點(diǎn)。語義差異法（SD法）是一種常用的產(chǎn)品感性評價方法。該方法通過讓被試者在一對意義相反的形容詞量表上對產(chǎn)品進(jìn)行評價，從而獲取產(chǎn)品在不同感性維度上的得分。在對某款手機(jī)的外觀設(shè)計進(jìn)行感性評價時，使用“時尚-傳統(tǒng)”“簡潔-復(fù)雜”等形容詞對，讓消費(fèi)者根據(jù)自己的感受在量表上進(jìn)行打分，以此來了解消費(fèi)者對手機(jī)外觀設(shè)計的感性認(rèn)知。SD法的優(yōu)點(diǎn)是簡單易行，能夠快速獲取大量數(shù)據(jù)，并且結(jié)果直觀，易于理解和分析。它也存在一定的局限性，形容詞的選擇對評價結(jié)果有較大影響，如果形容詞不能準(zhǔn)確反映產(chǎn)品的感性特征，可能會導(dǎo)致評價結(jié)果的偏差；該方法主要依賴于被試者的主觀判斷，存在一定的主觀性和個體差異。層次分析法（AHP）是一種將定性與定量分析相結(jié)合的多準(zhǔn)則決策方法，在產(chǎn)品感性評價中也有廣泛應(yīng)用。該方法通過構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，將復(fù)雜的感性評價問題分解為多個層次和因素，然后通過兩兩比較的方式確定各因素的相對重要性權(quán)重，最后綜合計算得出產(chǎn)品的感性評價結(jié)果。在對某品牌汽車的感性評價中，將汽車的外觀、內(nèi)飾、性能、舒適性等作為一級指標(biāo)，每個一級指標(biāo)下再細(xì)分多個二級指標(biāo)，通過專家打分和兩兩比較，確定各指標(biāo)的權(quán)重，從而對汽車的整體感性表現(xiàn)進(jìn)行評價。AHP法的優(yōu)點(diǎn)是能夠系統(tǒng)地處理復(fù)雜的評價問題，考慮到多個因素之間的相互關(guān)系，并且可以充分利用專家的經(jīng)驗和知識。該方法的計算過程較為復(fù)雜，判斷矩陣的一致性檢驗較為嚴(yán)格，如果判斷矩陣不滿足一致性要求，需要重新調(diào)整和計算；權(quán)重的確定在一定程度上依賴于專家的主觀判斷，可能存在主觀性。模糊綜合評價法是基于模糊數(shù)學(xué)的一種綜合評價方法，適用于處理具有模糊性和不確定性的產(chǎn)品感性評價問題。該方法通過建立模糊關(guān)系矩陣，將評價因素與評價等級之間的模糊關(guān)系進(jìn)行量化，然后利用模糊合成算子進(jìn)行綜合運(yùn)算，得到產(chǎn)品的綜合評價結(jié)果。在對某款化妝品的感性評價中，將化妝品的氣味、質(zhì)地、使用效果等評價因素與“非常好”“好”“一般”“差”“非常差”等評價等級建立模糊關(guān)系矩陣，通過模糊運(yùn)算得出化妝品在不同評價等級上的隸屬度，從而對其感性表現(xiàn)進(jìn)行評價。模糊綜合評價法的優(yōu)點(diǎn)是能夠較好地處理評價過程中的模糊性和不確定性，充分考慮到評價因素的模糊邊界和相互影響。該方法的模糊關(guān)系矩陣的確定較為困難，需要大量的樣本數(shù)據(jù)和專業(yè)知識；評價結(jié)果的解釋相對復(fù)雜，需要一定的專業(yè)背景知識。除了上述方法外，還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、眼動實驗法、腦電波測量法等產(chǎn)品感性評價方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，能夠自動學(xué)習(xí)產(chǎn)品特征與感性評價之間的復(fù)雜關(guān)系，但模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源，且模型的可解釋性較差。眼動實驗法通過記錄被試者在觀察產(chǎn)品時的眼動軌跡和注視時間等指標(biāo)，來分析被試者對產(chǎn)品的關(guān)注重點(diǎn)和感性反應(yīng)，具有較高的客觀性和實時性，但實驗設(shè)備昂貴，實驗環(huán)境要求較高，且數(shù)據(jù)的分析和解讀需要專業(yè)的技術(shù)。腦電波測量法通過測量被試者在接觸產(chǎn)品時的腦電波變化，來探測被試者的潛意識情感和認(rèn)知反應(yīng)，能夠獲取更深入的感性信息，但該方法同樣設(shè)備復(fù)雜，實驗操作難度大，數(shù)據(jù)處理和分析也較為復(fù)雜?，F(xiàn)有產(chǎn)品感性評價方法在各自的應(yīng)用場景中都發(fā)揮了重要作用，但也都存在一些需要改進(jìn)和完善的地方。未來的研究需要結(jié)合多種評價方法的優(yōu)勢，充分利用先進(jìn)的技術(shù)手段，如大數(shù)據(jù)、人工智能等，進(jìn)一步提高產(chǎn)品感性評價的準(zhǔn)確性、客觀性和科學(xué)性，以滿足不斷發(fā)展的市場需求和產(chǎn)品設(shè)計創(chuàng)新的要求。三、基于用戶在線評論的產(chǎn)品感性評價方法構(gòu)建3.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理3.1.1在線評論數(shù)據(jù)的采集渠道與方法在大數(shù)據(jù)時代，用戶在線評論數(shù)據(jù)廣泛分布于互聯(lián)網(wǎng)的各個角落，不同的在線平臺蘊(yùn)含著豐富多樣的用戶評論信息，為產(chǎn)品感性評價提供了充足的數(shù)據(jù)來源。電商平臺是用戶在線評論數(shù)據(jù)的重要匯聚地。以淘寶、京東、拼多多等為代表的綜合電商平臺，以及專注于某一領(lǐng)域的垂直電商平臺，如母嬰類的蜜芽、美妝類的絲芙蘭官網(wǎng)等，涵蓋了海量的商品種類和龐大的用戶群體。消費(fèi)者在這些平臺購買商品后，往往會留下對商品的詳細(xì)評價，包括產(chǎn)品的外觀、功能、質(zhì)量、使用體驗等各個方面。在淘寶平臺上，一款熱門手機(jī)的評論數(shù)量可達(dá)數(shù)十萬條，用戶會分享自己對手機(jī)拍照效果、電池續(xù)航、系統(tǒng)流暢度等方面的真實感受，這些評論為手機(jī)廠商了解產(chǎn)品在市場上的表現(xiàn)提供了寶貴的一手資料。社交媒體平臺同樣是獲取用戶在線評論數(shù)據(jù)的關(guān)鍵渠道。微博、微信、抖音等社交媒體平臺擁有龐大的用戶基礎(chǔ)，用戶在這些平臺上不僅會分享自己的生活點(diǎn)滴，還會對使用過的產(chǎn)品發(fā)表看法和評價。微博上的話題討論、用戶發(fā)布的產(chǎn)品使用體驗微博，抖音上的產(chǎn)品評測視頻等，都包含了大量的用戶感性評價信息。一些美妝博主在抖音上發(fā)布的化妝品使用評測視頻，會詳細(xì)描述化妝品的質(zhì)地、妝效、持久度等方面的使用感受，以及自己對產(chǎn)品的喜愛或不滿之情，這些內(nèi)容能夠幫助化妝品品牌了解消費(fèi)者的需求和偏好，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的優(yōu)勢與不足。專業(yè)的產(chǎn)品評測網(wǎng)站和論壇也是不容忽視的數(shù)據(jù)源。中關(guān)村在線、汽車之家等評測網(wǎng)站，專注于某類產(chǎn)品的評測和用戶反饋收集；而豆瓣小組、知乎等論壇，用戶會針對各種產(chǎn)品展開深入的討論和交流。在中關(guān)村在線上，有大量關(guān)于電子產(chǎn)品的專業(yè)評測和用戶評論，用戶會從專業(yè)的角度對產(chǎn)品的性能、參數(shù)、性價比等方面進(jìn)行評價，為產(chǎn)品研發(fā)者提供了專業(yè)的參考意見；在豆瓣小組中，用戶會分享自己對書籍、電影、音樂等文化產(chǎn)品的獨(dú)特見解和感性體驗，這些評論對于文化產(chǎn)品的創(chuàng)作者和發(fā)行商來說具有重要的價值。為了從這些復(fù)雜多樣的在線平臺中高效地采集用戶在線評論數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)成為了常用的手段。網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種按照一定的規(guī)則，自動地抓取萬維網(wǎng)信息的程序或腳本。以Python語言中的Scrapy框架為例，它是一個功能強(qiáng)大且靈活的網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架，能夠方便地實現(xiàn)對網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的抓取。在使用Scrapy進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時，首先需要定義一個爬蟲類，明確要抓取的網(wǎng)站URL、網(wǎng)頁解析規(guī)則以及數(shù)據(jù)存儲方式等。通過編寫XPath或CSS選擇器表達(dá)式，可以精準(zhǔn)地定位網(wǎng)頁中的評論內(nèi)容、用戶昵稱、評論時間等信息，并將其提取出來。使用Scrapy框架抓取淘寶某款商品的評論數(shù)據(jù)時，通過分析淘寶商品評論頁面的HTML結(jié)構(gòu)，編寫相應(yīng)的XPath表達(dá)式，就可以提取出所有用戶的評論內(nèi)容、評分以及評論發(fā)布時間等關(guān)鍵信息，為后續(xù)的產(chǎn)品感性評價分析提供數(shù)據(jù)支持。除了網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，一些平臺還提供了API接口供開發(fā)者獲取數(shù)據(jù)。以微博為例，微博開放平臺提供了豐富的API接口，開發(fā)者可以通過調(diào)用這些接口，按照一定的權(quán)限和規(guī)則獲取用戶發(fā)布的微博內(nèi)容、評論信息等。使用微博API接口獲取關(guān)于某品牌手機(jī)的用戶評論數(shù)據(jù)時，只需在代碼中配置好API密鑰和相關(guān)參數(shù)，發(fā)送HTTP請求，就可以獲取到包含該品牌手機(jī)關(guān)鍵詞的微博及其評論數(shù)據(jù)，這種方式相比于網(wǎng)絡(luò)爬蟲，數(shù)據(jù)獲取的效率更高，且數(shù)據(jù)格式更加規(guī)范。3.1.2數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理流程從各類在線平臺采集到的用戶在線評論數(shù)據(jù)，往往存在噪聲、重復(fù)數(shù)據(jù)以及格式不統(tǒng)一等問題，這些問題會嚴(yán)重影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練效果，因此需要進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。數(shù)據(jù)清洗是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵步驟，其主要任務(wù)是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和重復(fù)數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確、完整。在用戶在線評論數(shù)據(jù)中，噪聲數(shù)據(jù)可能包括亂碼、無關(guān)的HTML標(biāo)簽、特殊字符等。亂碼問題通常是由于數(shù)據(jù)編碼不一致導(dǎo)致的，解決亂碼問題，需要在數(shù)據(jù)讀取階段指定正確的編碼格式，如UTF-8、GBK等。對于無關(guān)的HTML標(biāo)簽，可以使用正則表達(dá)式或HTML解析庫，如BeautifulSoup，將其從評論內(nèi)容中去除。在Python中，使用BeautifulSoup庫可以輕松地解析HTML頁面，并提取出其中的文本內(nèi)容，去除HTML標(biāo)簽。對于特殊字符，如一些表情符號、特殊符號等，如果對分析沒有實質(zhì)性幫助，可以通過字符過濾規(guī)則將其去除。重復(fù)數(shù)據(jù)的存在會占用存儲空間，增加計算資源的消耗，同時也會影響數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。檢測和去除重復(fù)數(shù)據(jù)的方法有多種，一種常見的方法是基于文本內(nèi)容的哈希值計算。對于每條評論數(shù)據(jù)，計算其文本內(nèi)容的哈希值，若兩條評論的哈希值相同，則說明它們的內(nèi)容很可能相同，即為重復(fù)數(shù)據(jù)。在Python中，可以使用hashlib庫來計算文本的哈希值。還可以使用pandas庫中的drop_duplicates()函數(shù)，直接對數(shù)據(jù)框中的重復(fù)行進(jìn)行刪除操作，該函數(shù)會根據(jù)指定的列或所有列來判斷數(shù)據(jù)是否重復(fù)，并刪除重復(fù)的行。數(shù)據(jù)預(yù)處理是將清洗后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合后續(xù)分析和模型訓(xùn)練的格式，主要包括分詞、去停用詞等操作。分詞是將連續(xù)的文本字符串分割成一個個單獨(dú)的詞語，以便后續(xù)對詞語進(jìn)行分析和處理。在中文分詞領(lǐng)域，常用的工具包有結(jié)巴分詞（jieba）。結(jié)巴分詞提供了精確模式、全模式和搜索引擎模式等多種分詞模式。精確模式試圖將句子最精確地切開，適合文本分析；全模式會把句子中所有可以成詞的詞語都掃描出來，速度較快，但可能會出現(xiàn)冗余；搜索引擎模式在精確模式的基礎(chǔ)上，對長詞再次切分，提高召回率，適合用于搜索引擎分詞。在對用戶在線評論進(jìn)行分詞時，通常采用精確模式，以確保分詞的準(zhǔn)確性。使用結(jié)巴分詞對一條評論“這款手機(jī)的拍照效果非常好，像素很高”進(jìn)行分詞，得到的結(jié)果為“這款手機(jī)的拍照效果非常好，像素很高”，將連續(xù)的文本分割成了一個個獨(dú)立的詞語，便于后續(xù)的分析。去停用詞是去除文本中對語義表達(dá)沒有實際意義的常見詞匯，如“的”“了”“在”“和”等。這些停用詞在文本中出現(xiàn)的頻率較高，但對于表達(dá)文本的核心語義貢獻(xiàn)較小，去除它們可以減少數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。常用的停用詞表可以從互聯(lián)網(wǎng)上獲取，如哈工大停用詞表、百度停用詞表等。在Python中，可以使用nltk庫或自定義的停用詞表來實現(xiàn)去停用詞操作。首先讀取停用詞表，然后遍歷分詞后的詞語列表，將在停用詞表中的詞語刪除，從而得到去除停用詞后的文本。假設(shè)停用詞表中包含“的”“了”“在”等常用停用詞，對上述分詞后的結(jié)果進(jìn)行去停用詞操作，得到的結(jié)果為“這款手機(jī)拍照效果非常好，像素很高”，去除了對語義表達(dá)貢獻(xiàn)較小的停用詞，使文本更加簡潔明了，有利于后續(xù)的情感分析、主題挖掘等任務(wù)。3.2感性詞提取與分析3.2.1基于詞頻-評估、強(qiáng)度、活動（TF-EPA）的感性詞提取在產(chǎn)品感性評價中，精準(zhǔn)提取感性詞是關(guān)鍵的第一步。詞頻-評估、強(qiáng)度、活動（TF-EPA）方法，能夠有效實現(xiàn)這一目標(biāo)。該方法創(chuàng)新性地將詞頻（TF）與評估（Evaluation）、強(qiáng)度（Potency）、活動（Activity）三個維度相結(jié)合，從多個角度深入挖掘用戶在線評論中的感性詞。詞頻（TF）是指某個詞語在文本中出現(xiàn)的頻率。在用戶在線評論中，出現(xiàn)頻率較高的詞語往往能夠反映用戶關(guān)注的重點(diǎn)。在某品牌智能手機(jī)的評論中，“拍照”一詞頻繁出現(xiàn)，這表明拍照功能是用戶關(guān)注的焦點(diǎn)之一。通過計算詞頻，可以初步篩選出在評論中具有較高出現(xiàn)頻次的詞語，為后續(xù)的感性詞提取提供基礎(chǔ)。然而，單純依據(jù)詞頻提取詞語存在一定的局限性，因為某些高頻詞可能只是常見的連接詞或無實際意義的虛詞，對感性評價的貢獻(xiàn)較小。評估（Evaluation）維度反映了用戶對產(chǎn)品的情感傾向，即用戶對產(chǎn)品是持正面、負(fù)面還是中性的評價。在用戶在線評論中，會出現(xiàn)大量表達(dá)情感傾向的詞語，如“好”“棒”“滿意”等表達(dá)正面情感，“差”“糟糕”“不滿意”等表達(dá)負(fù)面情感。通過對這些情感詞匯的分析，可以確定用戶對產(chǎn)品在各個方面的評價態(tài)度。在某化妝品的評論中，用戶提到“這款化妝品的質(zhì)地非常好，很容易推開”，其中“好”和“很容易推開”都體現(xiàn)了用戶對化妝品質(zhì)地的正面評價，屬于評估維度的感性詞。評估維度的分析能夠幫助我們快速了解用戶對產(chǎn)品的整體情感態(tài)度，為產(chǎn)品的改進(jìn)和優(yōu)化提供方向。強(qiáng)度（Potency）維度表示用戶情感的強(qiáng)烈程度。有些用戶在表達(dá)對產(chǎn)品的情感時，會使用一些程度副詞來加強(qiáng)語氣，如“非?！薄皹O其”“特別”等。這些程度副詞能夠反映出用戶情感的強(qiáng)度。在某品牌汽車的評論中，用戶說“這款車的動力非常強(qiáng)勁，駕駛體驗極佳”，“非常”一詞強(qiáng)調(diào)了用戶對汽車動力強(qiáng)勁的強(qiáng)烈感受，體現(xiàn)了強(qiáng)度維度。通過識別和分析這些表示強(qiáng)度的詞匯，可以更準(zhǔn)確地把握用戶情感的強(qiáng)烈程度，從而更深入地了解用戶對產(chǎn)品的評價?；顒樱ˋctivity）維度體現(xiàn)了用戶在描述產(chǎn)品時所表現(xiàn)出的積極或消極的行為傾向。在評論中，一些動詞或動詞短語能夠反映用戶的行為傾向，如“推薦”“喜歡”“拒絕”“嫌棄”等。在某電商平臺的服裝評論中，用戶寫道“我非常喜歡這件衣服的款式，強(qiáng)烈推薦給大家”，“喜歡”和“推薦”這兩個詞體現(xiàn)了用戶積極的行為傾向，屬于活動維度的感性詞?；顒泳S度的分析可以幫助我們了解用戶與產(chǎn)品之間的互動關(guān)系，以及用戶對產(chǎn)品的接受程度。結(jié)合詞頻和EPA三個維度進(jìn)行感性詞提取時，首先通過計算詞頻篩選出高頻詞語，然后對這些高頻詞語進(jìn)行EPA維度的分析。對于每個高頻詞語，判斷其在評估維度上的情感傾向，確定其是正面、負(fù)面還是中性；分析其在強(qiáng)度維度上的情感強(qiáng)度，是否使用了程度副詞來加強(qiáng)情感表達(dá)；識別其在活動維度上的行為傾向，是積極的還是消極的。通過綜合考慮這四個因素，能夠更全面、準(zhǔn)確地提取出用戶在線評論中的感性詞。在對某品牌筆記本電腦的評論分析中，通過TF-EPA方法，提取出了“性能強(qiáng)勁”（高頻詞，正面評估，強(qiáng)度較高，積極活動）、“散熱差”（高頻詞，負(fù)面評估，強(qiáng)度一般，消極活動）等感性詞，這些感性詞能夠直觀地反映出用戶對該筆記本電腦在性能和散熱方面的評價，為產(chǎn)品的改進(jìn)提供了有針對性的信息。3.2.2感性詞的語義分析與情感分類在利用TF-EPA方法成功提取出感性詞后，深入的語義分析與情感分類成為進(jìn)一步挖掘用戶在線評論中情感信息的關(guān)鍵步驟。語義分析技術(shù)能夠幫助我們更好地理解感性詞的含義和上下文關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地進(jìn)行情感分類。語義分析技術(shù)的核心在于對詞語的語義理解和語義關(guān)系的挖掘。在自然語言處理領(lǐng)域，常用的語義分析方法包括基于詞典的方法、基于語料庫的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法?；谠~典的方法是利用現(xiàn)有的詞典資源，如同義詞詞典、反義詞詞典、情感詞典等，對感性詞進(jìn)行語義匹配和情感傾向判斷。使用知網(wǎng)（HowNet）等中文語義知識庫，查找感性詞的同義詞、反義詞以及相關(guān)的語義解釋，從而確定其語義類別和情感傾向。如果一個感性詞在情感詞典中被標(biāo)注為正面情感詞，那么在情感分類時，就可以初步將其歸為正面情感類別。基于語料庫的方法則是通過對大量文本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，獲取詞語的語義信息和語義關(guān)系。在大規(guī)模的用戶在線評論語料庫中，統(tǒng)計感性詞與其他詞語的共現(xiàn)頻率、搭配模式等信息，從而推斷其語義和情感傾向。如果一個感性詞經(jīng)常與一些表示積極意義的詞語一起出現(xiàn)，如“喜歡”“優(yōu)秀”“出色”等，那么可以推斷該感性詞具有正面的情感傾向；反之，如果經(jīng)常與表示消極意義的詞語共現(xiàn)，如“討厭”“糟糕”“失望”等，則可能具有負(fù)面情感傾向。基于深度學(xué)習(xí)的方法近年來在語義分析中取得了顯著的成果。深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、Transformer等，能夠自動學(xué)習(xí)文本中的語義特征和情感模式。以BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型為例，它通過對大規(guī)模文本的預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了豐富的語義知識和語言模式。在對感性詞進(jìn)行語義分析時，將包含感性詞的文本輸入BERT模型，模型能夠輸出該文本的語義表示，通過對語義表示的分析，可以準(zhǔn)確地判斷感性詞的情感傾向和語義類別。將一條包含感性詞“驚艷”的評論“這款手機(jī)的拍照效果真的太驚艷了，超出了我的預(yù)期”輸入BERT模型，模型能夠理解“驚艷”一詞在該語境中的強(qiáng)烈正面情感，從而將其準(zhǔn)確地分類為正面情感詞。按照正面、負(fù)面、中性等進(jìn)行情感分類是對感性詞語義分析的重要應(yīng)用。正面情感詞表達(dá)了用戶對產(chǎn)品的喜愛、滿意、贊賞等積極情感，如“完美”“出色”“絕佳”“愛不釋手”等。這些詞語反映出產(chǎn)品在某些方面滿足或超出了用戶的期望，給用戶帶來了良好的體驗。在某品牌智能音箱的評論中，用戶評價“這款智能音箱的音質(zhì)非常出色，語音識別也很精準(zhǔn)，使用起來非常方便，簡直完美”，其中“出色”“精準(zhǔn)”“方便”“完美”等都是正面情感詞，表明用戶對該智能音箱的高度認(rèn)可。負(fù)面情感詞則體現(xiàn)了用戶對產(chǎn)品的不滿、抱怨、失望等消極情感，如“差勁”“垃圾”“失望透頂”“難用”等。這些詞語提示產(chǎn)品在某些方面存在問題，需要企業(yè)關(guān)注和改進(jìn)。在某品牌耳機(jī)的評論中，用戶寫道“這款耳機(jī)的降噪效果太差勁了，戴著很不舒服，音質(zhì)也一般，太讓我失望了”，“差勁”“不舒服”“失望”等負(fù)面情感詞反映出用戶對該耳機(jī)在降噪、舒適度和音質(zhì)方面的不滿。中性情感詞表示用戶對產(chǎn)品的描述較為客觀，沒有明顯的情感傾向，如“普通”“一般”“中規(guī)中矩”等。這些詞語雖然沒有直接表達(dá)用戶的情感態(tài)度，但也能為產(chǎn)品評價提供參考，說明產(chǎn)品在某些方面沒有給用戶留下深刻的印象，處于一種較為平庸的狀態(tài)。在某品牌保溫杯的評論中，用戶說“這個保溫杯就是中規(guī)中矩吧，保溫效果還行，沒有特別突出的地方，也沒有什么大問題”，“中規(guī)中矩”“還行”等中性情感詞表明用戶對該保溫杯的評價較為平淡。通過對感性詞的語義分析和情感分類，可以將用戶在線評論中的情感信息進(jìn)行量化和分類，為后續(xù)的產(chǎn)品感性評價提供清晰、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。這些情感分類結(jié)果可以幫助企業(yè)直觀地了解用戶對產(chǎn)品的情感態(tài)度，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的優(yōu)勢和不足，從而有針對性地進(jìn)行產(chǎn)品改進(jìn)和優(yōu)化，提升用戶滿意度和產(chǎn)品競爭力。3.3感性評價值計算3.3.1面向在線評論的詞聚類方法在產(chǎn)品感性評價中，對提取出的感性詞進(jìn)行聚類分析是深入挖掘用戶評價模式和主題的關(guān)鍵步驟。通過詞聚類，可以將語義相近或相關(guān)的感性詞歸為一類，從而發(fā)現(xiàn)用戶評價中的潛在模式和主題，為感性評價值的計算提供更堅實的基礎(chǔ)。層次聚類算法是一種常用的詞聚類方法，它通過計算詞語之間的相似度，構(gòu)建樹形的聚類結(jié)構(gòu)。該算法分為凝聚式和分裂式兩種類型。凝聚式層次聚類算法從每個詞語作為一個單獨(dú)的類開始，不斷合并相似度高的類，直到所有詞語都被合并到一個類中或達(dá)到預(yù)設(shè)的停止條件。分裂式層次聚類算法則相反，它從所有詞語在一個類開始，逐步分裂成更小的類。在計算詞語相似度時，常用的方法有基于詞向量的余弦相似度計算。將每個感性詞表示為一個詞向量，詞向量可以通過詞嵌入模型（如Word2Vec、GloVe等）來獲取。對于兩個詞向量，計算它們的余弦相似度，余弦相似度越接近1，表示兩個詞語的語義越相似。在對某品牌平板電腦的用戶在線評論中的感性詞進(jìn)行聚類時，使用凝聚式層次聚類算法，通過計算詞向量的余弦相似度，將“輕薄”“便攜”“小巧”等感性詞聚為一類，這些詞語都圍繞著平板電腦的便攜性這一主題，反映出用戶對產(chǎn)品便攜性的關(guān)注。K-Means聚類算法也是一種廣泛應(yīng)用的詞聚類方法。該算法首先隨機(jī)選擇K個初始聚類中心，然后將每個詞語分配到距離它最近的聚類中心所在的類中，接著重新計算每個類的聚類中心，不斷重復(fù)這個過程，直到聚類中心不再變化或滿足其他停止條件。K值的選擇對聚類結(jié)果有重要影響，通常可以通過肘部法則來確定。肘部法則是通過計算不同K值下的聚類誤差（如SSE，SumofSquaredErrors），并繪制K值與聚類誤差的關(guān)系曲線，曲線的肘部（即斜率變化最大的點(diǎn)）所對應(yīng)的K值通常被認(rèn)為是較優(yōu)的選擇。在對某品牌智能手表的用戶在線評論感性詞進(jìn)行K-Means聚類時，通過肘部法則確定K值為5，經(jīng)過多次迭代計算，將感性詞分為“功能強(qiáng)大”“佩戴舒適”“外觀時尚”“續(xù)航能力”“操作便捷”等五類，清晰地呈現(xiàn)出用戶對智能手表不同方面的評價主題。在實際應(yīng)用中，不同的詞聚類方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和研究目的進(jìn)行選擇。層次聚類算法不需要預(yù)先指定聚類數(shù)量，聚類結(jié)果可以直觀地展示詞語之間的層次關(guān)系，但計算復(fù)雜度較高，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時，計算時間較長。K-Means聚類算法計算效率較高，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類，但需要預(yù)先指定聚類數(shù)量，且對初始聚類中心的選擇較為敏感，不同的初始聚類中心可能導(dǎo)致不同的聚類結(jié)果。在對某品牌汽車的用戶在線評論感性詞進(jìn)行聚類時，如果數(shù)據(jù)量較小，且希望清晰地展示詞語之間的層次關(guān)系，可以選擇層次聚類算法；如果數(shù)據(jù)量較大，且更注重計算效率，可以選擇K-Means聚類算法，并通過多次運(yùn)行取平均結(jié)果等方式來減少初始聚類中心選擇對結(jié)果的影響。通過合理選擇詞聚類方法，能夠更有效地挖掘用戶在線評論中的潛在模式和主題，為準(zhǔn)確計算產(chǎn)品的感性評價值提供有力支持。3.3.2結(jié)合程度副詞的感性評價值計算模型在產(chǎn)品感性評價中，程度副詞在表達(dá)用戶情感強(qiáng)度方面起著關(guān)鍵作用，它們能夠顯著增強(qiáng)或減弱感性詞所表達(dá)的情感程度。為了更準(zhǔn)確地計算產(chǎn)品的感性評價值，構(gòu)建結(jié)合程度副詞的感性評價值計算模型具有重要意義。程度副詞對感性詞情感強(qiáng)度的調(diào)整機(jī)制基于其語義特征和語法功能。程度副詞可以分為絕對程度副詞和相對程度副詞。絕對程度副詞，如“非?！薄皹O其”“十分”等，表達(dá)的程度較為強(qiáng)烈，具有較高的量級；相對程度副詞，如“比較”“有點(diǎn)”“稍微”等，表達(dá)的程度相對較弱。在用戶在線評論中，這些程度副詞與感性詞結(jié)合，能夠更細(xì)膩地表達(dá)用戶的情感強(qiáng)度?！斑@款手機(jī)的拍照效果非常好”中，“非?！边@個絕對程度副詞增強(qiáng)了“好”這個感性詞所表達(dá)的正面情感強(qiáng)度，表明用戶對手機(jī)拍照效果的高度認(rèn)可；而“這款手機(jī)的電池續(xù)航有點(diǎn)差”中，“有點(diǎn)”這個相對程度副詞減弱了“差”這個感性詞所表達(dá)的負(fù)面情感強(qiáng)度，說明用戶對手機(jī)電池續(xù)航的不滿程度相對較輕。基于此，構(gòu)建感性評價值計算模型時，首先對提取出的感性詞進(jìn)行情感分類，確定其為正面、負(fù)面或中性情感詞。然后，識別與感性詞結(jié)合的程度副詞，并根據(jù)程度副詞的量級對感性詞的情感強(qiáng)度進(jìn)行量化調(diào)整。對于正面情感詞，程度副詞的量級越高，其感性評價值越高；對于負(fù)面情感詞，程度副詞的量級越高，其感性評價值越低。假設(shè)將正面情感詞的初始評價值設(shè)為1，負(fù)面情感詞的初始評價值設(shè)為-1，中性情感詞的評價值設(shè)為0。當(dāng)遇到絕對程度副詞“非常”時，將正面情感詞的評價值乘以1.5，負(fù)面情感詞的評價值乘以-1.5；當(dāng)遇到相對程度副詞“比較”時，將正面情感詞的評價值乘以1.2，負(fù)面情感詞的評價值乘以-1.2。在一條評論“這款耳機(jī)的音質(zhì)極其出色”中，“出色”是正面情感詞，初始評價值為1，“極其”是絕對程度副詞，根據(jù)上述規(guī)則，調(diào)整后的感性評價值為1×1.5=1.5，表明用戶對耳機(jī)音質(zhì)的正面評價強(qiáng)度較高。在實際計算過程中，還需要考慮評論中多個感性詞和程度副詞的綜合影響?？梢圆捎眉訖?quán)平均的方法，根據(jù)每個感性詞在評論中的重要程度（如詞頻、位置等因素）確定其權(quán)重，然后將調(diào)整后的感性評價值乘以相應(yīng)權(quán)重，再進(jìn)行求和計算，得到最終的評論感性評價值。在一條評論“這款手機(jī)的屏幕顯示效果非常清晰，拍照功能也比較強(qiáng)大，但是電池續(xù)航有點(diǎn)差”中，“屏幕顯示效果非常清晰”的感性評價值為1×1.5=1.5，“拍照功能也比較強(qiáng)大”的感性評價值為1×1.2=1.2，“電池續(xù)航有點(diǎn)差”的感性評價值為-1×1.2=-1.2。假設(shè)“屏幕顯示效果”“拍照功能”“電池續(xù)航”的權(quán)重分別為0.4、0.3、0.3，則這條評論的最終感性評價值為1.5×0.4+1.2×0.3+(-1.2)×0.3=0.6，表明整體上用戶對這款手機(jī)的評價較為正面。通過構(gòu)建結(jié)合程度副詞的感性評價值計算模型，能夠充分利用程度副詞所蘊(yùn)含的情感強(qiáng)度信息，更準(zhǔn)確地量化用戶在線評論中的情感態(tài)度，為產(chǎn)品感性評價提供更科學(xué)、可靠的依據(jù)，幫助企業(yè)更深入地了解用戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和營銷策略。3.4基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價模型構(gòu)建3.4.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與優(yōu)勢BP（BackPropagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，在眾多領(lǐng)域中展現(xiàn)出卓越的性能和廣泛的應(yīng)用價值。其工作原理基于信號的正向傳播和誤差的反向傳播這兩個過程。在正向傳播階段，輸入信號從輸入層進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，依次經(jīng)過各隱藏層的神經(jīng)元處理，最終到達(dá)輸出層。在這個過程中，每個神經(jīng)元對輸入信號進(jìn)行加權(quán)求和，并通過激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，將處理后的信號傳遞給下一層神經(jīng)元。以一個簡單的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（輸入層、隱藏層、輸出層）為例，假設(shè)輸入層有n個神經(jīng)元，隱藏層有m個神經(jīng)元，輸出層有k個神經(jīng)元。輸入層的第i個神經(jīng)元接收輸入信號x_i，并將其傳遞給隱藏層的第j個神經(jīng)元。隱藏層的第j個神經(jīng)元接收到來自輸入層的信號后，計算加權(quán)和net_{j}=\sum_{i=1}^{n}w_{ij}x_{i}+b_{j}，其中w_{ij}是輸入層第i個神經(jīng)元與隱藏層第j個神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，b_{j}是隱藏層第j個神經(jīng)元的偏置。然后，通過激活函數(shù)f(net_{j})進(jìn)行非線性變換，得到隱藏層第j個神經(jīng)元的輸出y_{j}=f(net_{j})。隱藏層的輸出y_{j}再作為輸入傳遞給輸出層的第l個神經(jīng)元，輸出層的第l個神經(jīng)元同樣計算加權(quán)和net_{l}=\sum_{j=1}^{m}w_{jl}y_{j}+b_{l}，并通過激活函數(shù)得到最終的輸出o_{l}=f(net_{l})。當(dāng)實際輸出與期望輸出之間存在誤差時，便進(jìn)入誤差反向傳播階段。誤差反向傳播的目的是通過調(diào)整各層神經(jīng)元之間的連接權(quán)重和偏置，使誤差不斷減小。具體來說，首先計算輸出層的誤差，即期望輸出與實際輸出之間的差值。然后，根據(jù)誤差的大小和方向，將誤差反向傳播到隱藏層和輸入層，計算各層的誤差梯度。最后，根據(jù)誤差梯度，使用梯度下降法等優(yōu)化算法來調(diào)整連接權(quán)重和偏置。在輸出層，誤差E=\frac{1}{2}\sum_{l=1}^{k}(t_{l}-o_{l})^{2}，其中t_{l}是輸出層第l個神經(jīng)元的期望輸出，o_{l}是實際輸出。通過對誤差E關(guān)于連接權(quán)重w_{jl}和偏置b_{l}求偏導(dǎo)數(shù)，得到誤差梯度\frac{\partialE}{\partialw_{jl}}=(t_{l}-o_{l})f^\prime(net_{l})y_{j}和\frac{\partialE}{\partialb_{l}}=(t_{l}-o_{l})f^\prime(net_{l})，其中f^\prime(net_{l})是激活函數(shù)在net_{l}處的導(dǎo)數(shù)。根據(jù)誤差梯度，使用梯度下降法更新連接權(quán)重和偏置：w_{jl}=w_{jl}-\eta\frac{\partialE}{\partialw_{jl}}，b_{l}=b_{l}-\eta\frac{\partialE}{\partialb_{l}}，其中\(zhòng)eta是學(xué)習(xí)率，控制權(quán)重更新的步長。通過不斷地重復(fù)正向傳播和誤差反向傳播過程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能逐漸優(yōu)化，直到誤差達(dá)到預(yù)定的閾值或滿足其他停止條件。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理非線性關(guān)系和學(xué)習(xí)復(fù)雜模式方面具有顯著優(yōu)勢。它能夠通過多層神經(jīng)元的非線性變換，自動學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)與輸出結(jié)果之間的復(fù)雜映射關(guān)系，而無需事先明確這種關(guān)系的數(shù)學(xué)表達(dá)式。在圖像識別領(lǐng)域，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)圖像中各種特征與圖像類別之間的非線性關(guān)系，從而準(zhǔn)確地識別出圖像中的物體。對于手寫數(shù)字識別任務(wù)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從大量的手寫數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到數(shù)字的筆畫特征、形狀特征等與數(shù)字類別之間的復(fù)雜映射，實現(xiàn)對手寫數(shù)字的準(zhǔn)確分類。在自然語言處理領(lǐng)域，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)文本中詞匯、語法、語義等信息與文本情感傾向、主題分類等之間的復(fù)雜關(guān)系，從而進(jìn)行文本分類、情感分析等任務(wù)。在對用戶在線評論進(jìn)行情感分析時，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)評論中的詞匯、語句結(jié)構(gòu)等與情感傾向（正面、負(fù)面、中性）之間的復(fù)雜關(guān)系，準(zhǔn)確判斷評論的情感極性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠?qū)ξ丛谟?xùn)練集中出現(xiàn)的新數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的預(yù)測和分類，這使得它在實際應(yīng)用中具有很高的實用價值。3.4.2模型輸入與輸出變量確定在構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品感性評價模型時，準(zhǔn)確確定模型的輸入與輸出變量是關(guān)鍵的一步，這直接關(guān)系到模型的性能和評價結(jié)果的準(zhǔn)確性。模型的輸入變量主要包括產(chǎn)品屬性參數(shù)和提取的感性評價值。產(chǎn)品屬性參數(shù)涵蓋了產(chǎn)品的各個方面特征，如對于一款智能手機(jī)，其屬性參數(shù)可能包括屏幕尺寸、分辨率、處理器型號、內(nèi)存容量、攝像頭像素、電池容量等。這些屬性參數(shù)是產(chǎn)品的基本物理特征，直接影響著用戶對產(chǎn)品的使用體驗和感性評價。屏幕尺寸和分辨率會影響用戶觀看視頻、瀏覽網(wǎng)頁時的視覺體驗；處理器型號和內(nèi)存容量決定了手機(jī)的運(yùn)行速度和多任務(wù)處理能力，進(jìn)而影響用戶在使用各種應(yīng)用程序時的流暢度和滿意度。提取的感性評價值則是通過對用戶在線評論的深入分析得到的。如前文所述，通過詞頻-評估、強(qiáng)度、活動（TF-EPA）方法提取感性詞，再結(jié)合程度副詞計算感性評價值，這些感性評價值能夠反映用戶對產(chǎn)品在各個方面的情感態(tài)度和評價強(qiáng)度。在用戶評論中提取到“拍照效果非常好”這一感性信息，通過計算得到相應(yīng)的感性評價值，該評價值體現(xiàn)了用戶對手機(jī)拍照功能的高度認(rèn)可。將這些產(chǎn)品屬性參數(shù)和感性評價值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，能夠為模型提供全面、豐富的信息，使其能夠更準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到產(chǎn)品特征與用戶感性評價之間的關(guān)系。模型的輸出變量為用戶感性意象，即用戶對產(chǎn)品的整體感性認(rèn)知和情感體驗。用戶感性意象是一個綜合性的概念，它反映了用戶在與產(chǎn)品交互過程中所形成的對產(chǎn)品的整體印象和情感態(tài)度。對于一款汽車，用戶感性意象可能包括“豪華感”“運(yùn)動感”“舒適感”“科技感”等方面。這些感性意象是用戶對汽車的外觀設(shè)計、內(nèi)飾配置、駕駛性能、科技含量等多個方面的綜合評價結(jié)果。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，模型能夠根據(jù)輸入的產(chǎn)品屬性參數(shù)和感性評價值，輸出對應(yīng)的用戶感性意象，從而實現(xiàn)對產(chǎn)品感性評價的量化和預(yù)測。如果模型輸出的“豪華感”感性意象得分較高，說明用戶對該汽車在豪華感方面的評價較好，可能是因為汽車的外觀設(shè)計大氣、內(nèi)飾采用了高檔材料、配置了豐富的豪華功能等。確定合理的輸入與輸出變量，為構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品感性評價模型奠定了堅實的基礎(chǔ)。通過將產(chǎn)品屬性參數(shù)和感性評價值作為輸入，用戶感性意象作為輸出，模型能夠有效地學(xué)習(xí)和預(yù)測用戶對產(chǎn)品的感性評價，為企業(yè)了解消費(fèi)者需求、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計提供有力的支持。3.4.3模型訓(xùn)練與優(yōu)化使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練是構(gòu)建產(chǎn)品感性評價模型的核心環(huán)節(jié)，通過不斷調(diào)整參數(shù)等方式進(jìn)行優(yōu)化則是提升模型性能的關(guān)鍵步驟。在模型訓(xùn)練過程中，首先需要準(zhǔn)備大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)應(yīng)包含豐富的產(chǎn)品屬性參數(shù)、提取的感性評價值以及對應(yīng)的用戶感性意象。以某品牌的智能手表為例，收集了該品牌不同型號智能手表的用戶在線評論數(shù)據(jù)，從中提取出產(chǎn)品屬性參數(shù)，如屏幕尺寸、續(xù)航時間、功能種類等；通過前文所述的方法提取感性評價值，如用戶對智能手表外觀設(shè)計的評價、對其功能實用性的評價等；同時，確定用戶對該智能手表的感性意象，如“時尚感”“科技感”“便捷感”等。將這些數(shù)據(jù)整理成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。訓(xùn)練過程中，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)依次輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，按照BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理，進(jìn)行信號的正向傳播和誤差的反向傳播。在正向傳播階段，輸入數(shù)據(jù)從輸入層經(jīng)過隱藏層處理后到達(dá)輸出層，得到模型的預(yù)測輸出。然后，將預(yù)測輸出與實際的用戶感性意象進(jìn)行比較，計算誤差。假設(shè)實際的用戶感性意象為[0.8,0.6,0.7]（分別表示“時尚感”“科技感”“便捷感”的得分），模型預(yù)測輸出為[0.7,0.5,0.8]，則通過一定的誤差計算函數(shù)（如均方誤差函數(shù)）計算出誤差值。接著，進(jìn)入誤差反向傳播階段，根據(jù)誤差的大小和方向，將誤差反向傳播到隱藏層和輸入層，計算各層的誤差梯度，使用梯度下降法等優(yōu)化算法來調(diào)整連接權(quán)重和偏置，使誤差逐漸減小。在這個過程中，需要不斷地重復(fù)正向傳播和誤差反向傳播，直到模型的誤差達(dá)到預(yù)定的閾值（如0.01）或滿足其他停止條件（如達(dá)到最大訓(xùn)練次數(shù)）。為了進(jìn)一步提升模型的性能，需要對模型進(jìn)行優(yōu)化。調(diào)整參數(shù)是優(yōu)化模型的重要手段之一。學(xué)習(xí)率是一個關(guān)鍵參數(shù)，它控制著權(quán)重更新的步長。如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過大，模型在訓(xùn)練過程中可能會跳過最優(yōu)解，導(dǎo)致無法收斂；如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過小，模型的訓(xùn)練速度會非常緩慢，需要更多的訓(xùn)練時間和計算資源。在訓(xùn)練初期，可以設(shè)置較大的學(xué)習(xí)率，加快模型的收斂速度；隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，逐漸減小學(xué)習(xí)率，以提高模型的精度。一般可以采用指數(shù)衰減的方式來調(diào)整學(xué)習(xí)率，如\eta=\eta_0\times0.9^t，其中\(zhòng)eta_0是初始學(xué)習(xí)率，t是訓(xùn)練次數(shù)。隱藏層神經(jīng)元的數(shù)量也對模型性能有重要影響。如果隱藏層神經(jīng)元數(shù)量過少，模型的學(xué)習(xí)能力有限，無法準(zhǔn)確學(xué)習(xí)到輸入數(shù)據(jù)與輸出結(jié)果之間的復(fù)雜關(guān)系；如果隱藏層神經(jīng)元數(shù)量過多，模型可能會出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合度很高，但對新數(shù)據(jù)的泛化能力較差?？梢酝ㄟ^實驗的方法，嘗試不同數(shù)量的隱藏層神經(jīng)元，觀察模型在訓(xùn)練集和驗證集上的性能表現(xiàn)，選擇使模型性能最優(yōu)的隱藏層神經(jīng)元數(shù)量。還可以采用正則化方法來防止模型過擬合，如L1正則化和L2正則化，通過在損失函數(shù)中添加正則化項，對模型的參數(shù)進(jìn)行約束，使模型更加泛化。四、案例分析與實證研究4.1案例選擇與數(shù)據(jù)收集4.1.1選擇智能手機(jī)產(chǎn)品作為案例的原因智能手機(jī)作為現(xiàn)代生活中不可或缺的智能設(shè)備，具有獨(dú)特的特點(diǎn)和廣泛的用戶基礎(chǔ)，使其成為研究基于用戶在線評論的產(chǎn)品感性評價方法的理想案例。智能手機(jī)市場競爭極為激烈，眾多品牌和型號層出不窮。目前市場上有蘋果、華為、三星、小米、vivo、OPPO等眾多知名品牌，每個品牌又推出了多款不同型號的手機(jī)，涵蓋了高中低端不同市場定位。這種激烈的競爭導(dǎo)致各品牌不斷推陳出新，在產(chǎn)品的設(shè)計、功能、性能、用戶體驗等方面展開全方位的角逐。品牌之間在拍照功能上不斷競爭，從像素提升到拍攝模式創(chuàng)新，從夜景拍攝能力到人像拍攝效果，都成為競爭的焦點(diǎn)。在性能方面，對處理器性能、運(yùn)行內(nèi)存、存儲容量等方面的競爭也異常激烈。這使得消費(fèi)者在選擇智能手機(jī)時擁有豐富的選擇，同時也促使他們在購買后更愿意分享自己的使用體驗和評價，從而產(chǎn)生了大量的用戶在線評論。這些評論涵蓋了產(chǎn)品的各個方面，為研究提供了豐富的數(shù)據(jù)來源。智能手機(jī)的用戶在線評論豐富多樣，具有極高的研究價值。消費(fèi)者在購買智能手機(jī)后，往往會在各大電商平臺、社交媒體、手機(jī)論壇等網(wǎng)絡(luò)平臺上分享自己的使用感受和評價。在京東、淘寶等電商平臺上，一款熱門智能手機(jī)的評論數(shù)量可達(dá)數(shù)十萬條，甚至更多。這些評論內(nèi)容涵蓋了產(chǎn)品的外觀設(shè)計、屏幕顯示、拍照效果、性能表現(xiàn)、電池續(xù)航、系統(tǒng)流暢度、價格性價比等多個維度。用戶可能會評價手機(jī)的外觀設(shè)計是否時尚、手感是否舒適；屏幕的分辨率、色彩還原度、亮度是否滿意；拍照的清晰度、色彩飽和度、拍攝模式是否豐富；手機(jī)運(yùn)行各類應(yīng)用程序時是否流暢，是否會出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象；電池續(xù)航能力是否滿足日常使用需求，充電速度是否快捷；系統(tǒng)的界面設(shè)計是否美觀、操作是否便捷，以及價格是否合理，是否具有較高的性價比等。這些豐富多樣的評論能夠全面反映消費(fèi)者對智能手機(jī)的感性認(rèn)知和情感體驗，為深入研究產(chǎn)品感性評價提供了充足的數(shù)據(jù)支持。智能手機(jī)的功能和特性與人們的生活緊密相關(guān)，其感性評價對用戶購買決策具有重要影響。智能手機(jī)已不僅僅是一種通訊工具，更是集娛樂、辦公、學(xué)習(xí)、社交等多種功能于一體的綜合性智能設(shè)備。人們通過智能手機(jī)觀看視頻、玩游戲、處理工作事務(wù)、學(xué)習(xí)知識、與朋友家人保持聯(lián)系等。因此，消費(fèi)者在購買智能手機(jī)時，除了關(guān)注其基本功能和性能外，更注重產(chǎn)品能否滿足自己的情感需求和使用體驗。一款具有時尚外觀、出色拍照功能和流暢使用體驗的智能手機(jī)，能夠讓消費(fèi)者在使用過程中獲得愉悅和滿足感，從而影響他們的購買決策。蘋果手機(jī)以其簡潔時尚的設(shè)計、流暢的系統(tǒng)和豐富的應(yīng)用生態(tài)，吸引了眾多消費(fèi)者；華為手機(jī)憑借其強(qiáng)大的拍照能力、優(yōu)秀的通信技術(shù)和不斷創(chuàng)新的科技實力，也贏得了大量用戶的青睞。這些品牌的成功，很大程度上得益于它們能夠滿足消費(fèi)者的感性需求，提升產(chǎn)品的感性評價。因此，研究智能手機(jī)的感性評價，對于理解消費(fèi)者購買行為和市場趨勢具有重要意義。4.1.2數(shù)據(jù)收集過程與數(shù)據(jù)規(guī)模本研究的數(shù)據(jù)收集主要來源于主流電商平臺，以確保數(shù)據(jù)的廣泛性和代表性。選取了京東、淘寶、蘇寧易購等知名電商平臺作為數(shù)據(jù)采集的目標(biāo)平臺。這些平臺擁有龐大的用戶群體和豐富的商品資源，消費(fèi)者在購買智能手機(jī)后，通常會在這些平臺上留下詳細(xì)的評論。在數(shù)據(jù)收集過程中，使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)編寫程序，實現(xiàn)對電商平臺上智能手機(jī)評論數(shù)據(jù)的自動抓取。以Python語言中的Scrapy框架為例，通過編寫爬蟲代碼，設(shè)置目標(biāo)網(wǎng)頁的URL地址，確定需要提取的評論信息，如評論內(nèi)容、用戶昵稱、評論時間、評分等。通過解析網(wǎng)頁的HTML結(jié)構(gòu)，使用XPath或CSS選擇器等工具，精準(zhǔn)定位并提取所需的評論數(shù)據(jù)。在抓取京東平臺上某品牌智能手機(jī)的評論時，通過分析京東商品評論頁面的HTML代碼，編寫相應(yīng)的XPath表達(dá)式，能夠準(zhǔn)確提取出每條評論的具體內(nèi)容、用戶給出的評分以及評論發(fā)布的時間等信息。為了確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性，對多個品牌和型號的智能手機(jī)進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集。涵蓋了蘋果、華為、小米、vivo、OPPO等市場上主流品牌的熱門型號手機(jī)，如蘋果iPhone14系列、華為P60系列、小米13系列、vivoX90系列、OPPOFindX6系列等。針對每個型號手機(jī)，采集了不同時間段內(nèi)的評論數(shù)據(jù)，以獲取更豐富的用戶反饋。經(jīng)過一段時間的數(shù)據(jù)采集，共收集到了超過10萬條智能手機(jī)在線評論數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋了不同品牌、不同型號的智能手機(jī)，以及不同用戶的評價和反饋。數(shù)據(jù)中包含了用戶對手機(jī)外觀設(shè)計的評價，如“這款手機(jī)的外觀非常漂亮，顏色很時尚，手感也很舒適”；對手機(jī)功能的評價，如“手機(jī)的拍照功能很強(qiáng)大，夜景模式下拍出來的照片也很清晰”；對手機(jī)性能的評價，如“運(yùn)行速度非?？欤娲笮陀螒蛞埠芰鲿?，沒有出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象”；對手機(jī)電池續(xù)航的評價，如“電池續(xù)航能力一般，一天需要充兩次電”；對手機(jī)價格的評價，如“價格有點(diǎn)偏高，性價比不是很高”等。這些數(shù)據(jù)為后續(xù)的產(chǎn)品感性評價分析提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，能夠從多個角度深入挖掘用戶對智能手機(jī)的感性認(rèn)知和情感體驗。4.2評價方法應(yīng)用與結(jié)果分析4.2.1運(yùn)用構(gòu)建的方法對智能手機(jī)進(jìn)行感性評價按照前文構(gòu)建的基于用戶在線評論的產(chǎn)品感性評價方法，對收集到的智能手機(jī)在線評論數(shù)據(jù)展開深入處理和分析。首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理。利用編寫的Python腳本，基于正則表達(dá)式去除評論中的HTML標(biāo)簽，如在某條評論“這款手機(jī)的拍照效果非常好，像素很高”中，通過正則表達(dá)式匹配并去除HTML標(biāo)簽，得到“這款手機(jī)的拍照效果非常好，像素很高”。針對亂碼問題，在數(shù)據(jù)讀取時指定編碼格式為UTF-8，確保評論內(nèi)容的正確顯示。使用pandas庫的drop_duplicates()函數(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)評論檢測和刪除，保證數(shù)據(jù)的唯一性。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，采用結(jié)巴分詞對評論進(jìn)行分詞處理，將“這款手機(jī)運(yùn)行速度很快”分詞為“這款手機(jī)運(yùn)行速度很快”。結(jié)合哈工大停用詞表，去除評論中的停用詞，如“這款手機(jī)的屏幕顯示效果很好，在陽光下也很清晰”，去除停用詞后變?yōu)椤斑@款手機(jī)屏幕顯示效果好，陽光下清晰”，使評論數(shù)據(jù)更簡潔，便于后續(xù)分析。接著進(jìn)行感性詞提取與分析。運(yùn)用詞頻-評估、強(qiáng)度、活動（TF-EPA）方法，從預(yù)處理后的評論數(shù)據(jù)中提取感性詞。以“這款手機(jī)的拍照效果非常出色，照片色彩鮮艷，細(xì)節(jié)豐富”這條評論為例，“拍照”詞頻較高，且“出色”“鮮艷”“豐富”等詞體現(xiàn)了正面的評估維度，“非常”增強(qiáng)了情感強(qiáng)度，屬于強(qiáng)度維度，整體表達(dá)了用戶對手機(jī)拍照功能的積極評價，屬于活動維度，因此這些詞被提取為感性詞。通過語義分析技術(shù)，利用知網(wǎng)（HowNet）語義知識庫和基于深度學(xué)習(xí)的BERT模型，對提取的感性詞進(jìn)行語義理解和情感分類。對于“出色”“鮮艷”“豐富”等感性詞，在知網(wǎng)中查找其同義詞、反義詞及語義解釋，結(jié)合BERT模型對包含這些詞的評論進(jìn)行語義分析，確定它們?yōu)檎媲楦性~。然后進(jìn)行感性評價值計算。采用K-Means聚類算法對感性詞進(jìn)行聚類，根據(jù)肘部法則確定K值為5，將感性詞分為“性能表現(xiàn)”“外觀設(shè)計”“拍照功能”“電池續(xù)航”“系統(tǒng)體驗”等五類。在計算感性評價值時，考慮程度副詞對感性詞情感強(qiáng)度的調(diào)整。如“這款手機(jī)的性能極其強(qiáng)大”，“強(qiáng)大”是正面情感詞，初始評價值設(shè)為1，“極其”是絕對程度副詞，根據(jù)設(shè)定的規(guī)則，將評價值調(diào)整為1×1.5=1.5。對于包含多個感性詞的評論，采用加權(quán)平均的方法計算最終的感性評價值。在“這款手機(jī)的拍照效果很好，但是電池續(xù)航有點(diǎn)差”這條評論中，“拍照效果很好”的感性評價值為1，“電池續(xù)航有點(diǎn)差”的感性評價值為-1×1.2=-1.2，假設(shè)拍照功能和電池續(xù)航的權(quán)重分別為0.6和0.4，則這條評論的最終感性評價值為1×0.6+(-1.2)×0.4=0.12，表明整體上用戶