基于英文情感词典对跨境电商用户的情感分析

高航，孙嘉恒，李霖，倪瑞

( 宁波财经学院财富管理学院，浙江 宁波 315000)

0 引言

消费者对商品的评价是其真实意愿的反馈，是成为电商平台决策的重要参考依据。电商平台可以根据用户评论来进行建模来对产品和商家的推荐和合作以获取超额利润[1]。

1 文本情感分析的介绍

文本情感分析指对情感文本进行的数据分析，挖掘其中蕴含的情感倾向，对情感态度进行划分[2]。文本情感分析在舆论分析、用户画像和推荐系统中有很大的研究意义。文本情感分析的过程包括原始数据的获取，数据的预处理、特征提取、分类器以及情感类别的输出[3]。

2 情感词典的介绍与选取

基于情感词典的方法，是指根据不同情感词典所提供的情感词的情感极性，来实现情感的极性划分，该方法的一般首先是文本输入, 接着载入词典。如果词语在情感词典中，则根据不同类型的词语和情感倾向，进行相应权重的处理。褒义词权重为正数，贬义词权重为负数，否定词权重取相反数，程度副词则与对应的修饰词相乘，最终汇总输出的情感分[4]。

3 模型的建立

3.1 数据获取

本文利用Python对亚马逊平台的吹风机数据进行爬虫,得到的数据量10207条,数据结构包括商家和产品序列号、商品名称、用户评级、用户具体评论。

3.2 建立评价等级数据的描述性统计分析

为了更好的利用文件数据给的信息,本文将首先考虑是否能从评级的角度来筛选出商家和产品。在Stata中使用detail命令展示关于评级……