随着移动互联网的迅速扩张，网络购物大大地提升了人们的生活质量。在此背景下，许多电子商务网站提供了产品评价平台，以方便用户分享产品使用经验以及对产品的满意程度作出评价。这些评价语无论对于消费者还是企业都有重要参考价值。然而，由于评价语规模庞大，使得人工阅读方式面临许多困难。因此，自动观点挖掘系统应运而生。　　观点挖掘，主要研究自动分析产品评价文本的方法，总结用户对产品各个功能的观点倾向。本文需要挖掘的观点信息，主要包括评价词（表达用户观点倾向的词）和评价对象（通常是产品的功能或属性）两部分。传统观点挖掘方法主要依靠依存句法分析，通过捕捉评价词和评价对象之间的修饰关系，抽取用户表达的观点信息。然而，基于句法的观点挖掘方法存在许多问题。本文主要针对现有基于句法分析的方法的缺点，研究面向大规模互联网评价文本的自动评价词和评价对象抽取方法，具体研究内容与成果如下:　　(1)本文提出一个两步走的算法，改进传统基于句法分析的观点挖掘方法的部分缺点。传统观点挖掘方法常依赖许多句法模板，由于不同模板准确度不同，导致部分低质量模板容易引入许多噪声词。针对该问题，本文在算法的第一步，提出将句法模板融入到一个评价关系图，并为每一个模板估算一个置信度，使得低质量的模板得到低置信度。另一方面，传统方法倾向于使用词频对候选词排序，其缺点是无法过滤高频噪音词，且容易丢失低频词。针对该问题，本文在算法的第二步，使用一个半监督二元分类器对评价对象列表进行过滤，从而使算法不依赖于词频。实验证明，本文提出的第一步方法有效提升了准确率，第二步方法有效降低了词频的不良影响。　　(2)本文提出使用单语词对齐模型取代句法分析工具。现有句法分析工具在处理复杂的互联网评价语时，其准确度往往不能令人满意。针对该问题，本文提出使用单语词对齐模型，通过无监督词共现统计方式，模拟评价词与评价对象之间的评价修饰关系。相比于基于句法的方法，词对齐模型可有效减少分析口语语料时的错误修饰关系，同时有效提升系统的召回率。但是，无监督词对齐模型容易受到训练数据规模不足的影响。据此，本文进一步提出一个基于半监督词对齐模型的观点挖掘算法，将部分可靠依存句法关系与词对齐模型融合。实验证明该方法有效提升了模型在处理小规模语料时的效果。　　(3)本文提出利用词向量学习方法取代句法分析工具。现有基于句法的方法将词看作离散的变量，这样的方式易出现数据稀疏性问题。针对该问题，本文引入词向量学习方法取代句法分析捕捉上下文语义。由于语义相似的词拥有相似的词向量，因此可以有效地降低数据稀疏性问题带来的不良影响。同时，本文还引入词向量距离衡量词之间的语义相似度关系，取代传统基于图的方法中的模板-词共现关系。实验证明，在产品属性词抽取过程中，词向量距离显著优于模板-词共现关系。