京东商品评论情感倾向性分析：情感态度分析

京东商品评论情感倾向性分析显示，消费者对于该商品的情感态度普遍偏向积极。他们纷纷称赞该商品的质量优秀，性价比高，并且表示会继续购买。这些评论为其他潜在消费者提供了重要参考，增加了购买的信心和动力。从评论中可以看出，该商品在市场上拥有着良好的口碑和消费者认可度，值得消费者们的信赖和选择。

1. 情感词典构建

本文构造情感词、辅助词两个情感词典集，各个词典集之间的关系如下图所示。

图1 词典集结构关系图

首先，构造一个积极的基本情感词典，删除并合并极性为“1”的单词，记这些情感词典为“+1”，例如积极情感词典，积极评价词典和情感词汇本体。然后形成一个否定的基本情感词典，删除并合并极性为“2”的单词，记这些情感词典为“-1”，例如消极情感词典，消极评价词典和情感词汇本体。

2. 文本情感分析实现

情感倾向性将文本分为正面、负面、中性三种情感属性，通常由正、负面，以及强弱程度来衡量。本文通过中文分词处理，基于情感词典构建情感表，为每一个分词打分，从而判断判别情感倾向，文本情感分析的流程如下图所示。

图2 文本情感分析的流程图

构建情感字典后，导入情感分析表，为每一个语料评分，将小米10手机评论的情绪倾向分为正面，中性和负面情绪，其中正面，中性和负面情绪分别占总体分布的60.07%，17.91%和22.01%，以积极情绪占比最多。

统计积极情绪分布情况，其中，一般（0—10）、中度（10—20）、高度（20以上）积极情绪分别占比33.02%、16.04%、11.01%。

统计消极情绪分布情况，其中，一般（-10—0）、中度（-20—-10）、高度（-20以下）消极情绪分别占比19.40%、1.12%、0.00%。

具体分析出来的结果如下表所示：

图3 情绪分布玫瑰图

积极情绪分段统计结果如下：

图4 积极情绪分布玫瑰图

消极情绪分段统计结果如下：

图5 消极情绪分布玫瑰图