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目前，国内外知名电商网站天猫，京东，亚马逊等，均采用了面向电商评论的观 点挖掘与情感分析技术，本项目特此做出调研综合分析各大电商商品评论的优缺点， 最后综合分析各电商缺点，提出切实改进方案，情况如下。68523
图 1-1：天猫评论提取形式
图 1-1 所示为天猫商城评论总结形式。以 iphone 5S 为例，例如“性价比很高 (266)”，“性价比”即为该类特征的代表，“很高”为该特征的观点情感倾向。“(266)” 代表该类评价的总数。整体来看，红色标签代表消费者对商品特征的好评，蓝色标签 代表消费者对商品特征的差评。论文网
图 1-2：京东评论提取形式
图 1-2 为京东评论形式，其标签来源有别于天猫，它不是从消费者自己发表的评 论中提取出来的，而是在消费者评论时，给出一系列标签，由消费者根据实际情况自 行自由选取一些，再由系统统计频率，总结结果最终呈现给消费者，这样的方法相对 比较简单。
图 1-3：亚马逊评论提取形式
图 1-3 为国外亚马逊在中国的评论总结形式，标签跟京东商品评价类型类似，也 是只展现了好评标签，但是在后面添加了一个好评率，即有多少消费者是对该特征给 予好评。当消费者点击标签是，在标签右侧会列出该标签的褒贬评论进行对比。来!自~751论-文|网www.751com.cn
综上所述，一方面本项目通过对 3 家典型知名电商网站做出详细调研，在一定程 度上，均对电商消费者评论做出了合理的总结，并以短标签和统计量或百分比的形式 呈现给消费者，方便了消费者快速准确获取信息。但是，另一方面这些电商处理消费 者评论仍存在很多问题：
(1)天猫商城采用‘本地特征库’的方式，即根据某一商品事先给出该商品的部 分特征，标签大部分都一样，违背了机器学习的机器自动化原则，而京东商城和卓越 亚马逊则采用事先准备好标签供消费者选择的方式，更没体现出机器学习的优势，较 为耗费人力和资源。
(2)受中文特性影响，准确性都不高，忽略了很多观点和情感，不够全面。 (3)均不利于自动化大规模推广，升级困难。