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商品评论情感倾向性研究
随着电子商务的不断发展，消费者对于商品的评价与点评也越来越重要。而对于电商平台来说，通过对于用户的评论进行情感分析能够帮助企业判断产品是否符合消费者的需求，同时也提高消费者购买体验。本文将从以下几个方面探讨商品评论情感倾向性研究。
一、情感分析的概念
情感分析是一种自然语言处理技术，通过对于自然语言文本的分析，将其中包含的情感因素提取出来，并判断情感倾向性。主流的情感分析技术有基于规则的方法和基于统计的方法。前者依靠语言学知识和人工规则进行情感分析，优点在于结果可解读性高；后者则运用机器学习、深度学习等技术，优点是提取特征自动化程度高，对于大量标注数据的利用效率更高。
二、商品评论的情感分析
商品评论中包含的情感因素有三种：正面情感、负面情感和中性情感。对于正面情感评论中的关键词可以包括一些形容词如“好看”、“好用”等；而负面情感则可以包括“差评”、“不好”等表述。而中性评论则在情感极性分析中被认为没有情感倾向性，不具备分析价值。而在实际情境中，绝大部分的评论都是中性评论。
除了通过关键词的方式判断评论的情感倾向性，还可以通过下列方式进行评论的情感分析：
1.清洗数据：在进行情感分析前首先需要清洗数据，把评论中的无关数据和重复数据去掉。
2.词频统计：使用关键词提取方法，统计赞、踩、推荐指数等，其中的关键字就是情感词。
3.情感分析：通过机学习的方法，让计算机对评论进行判断，将评论划分为正面评论、负面评论、中性评论。
4.反馈机制：通过判断商品的情感倾向性，为电商平台提供相应的反馈机制，以便改善产品品质。
三、商品评论情感倾向性的意义
商品评论情感倾向性对于电商平台和消费者都具有重要的意义。对于电商平台来说，通过对于评论的情感分析，平台能够直接了解自己的产品购买者感觉到的情绪和满意度，从而作出针对性的改善。同时，还可以提高消费者的购买体验，增强消费者对电商平台的信任感。
对于消费者来说，评论中的情感倾向性为消费者的选择提供了参考。消费者可以直接从评论中了解到产品的优缺点和其它消费者的购买心得，进而做出购买决策。此外，对于消费者而言，购买产品之后也可通过评论中的情感倾向性了解到他们在最终决策前所考虑的因素，从而更好的规划自己的消费行为。
四、商品评论情感倾向性研究应用
商品评论情感倾向性研究在实际应用中有以下几个方面：
1.帮助销售商确定目标市场：通过对于商品评论的情感分析，销售商可以获取目标消费者的情感数据，从而确定目标市场和客户需求。
2.改善产品质量：通过定期分析商品评论的情感倾向性，销售商可以发现消费者对产品的不满之处，从而优化产品设计、提高产品质量。
3.消费者决策参考：购买者可以通过商品评论的情感分析直接了解到产品的优缺点，从而更好地做出购买决策。
4.提高电商平台信任感：通过对于商品评论情感倾向性的分析和反馈，电商平台能够吸纳更多的用户，并提升消费者对于电商平台的信任感。
五、结论
随着电子商务的不断发展，情感分析已经成为商品评论分析中重要的一环。通过对于商品评论情感倾向性的分析，可以获取目标消费者的情感数据、优化产品设计、提高产品质量，从而提高电商平台的信任感。同时，对于购买者也有积极的作用，使他们更好地做出购买决策。因此，在对于商品评论进行分析时，情感分析是一个非常重要的环节。