“智慧+”时代,网络日益成为我们了解世界,掌握资讯,获取资料的首要媒介。新兴信息技术推动了智慧零售的兴起,传统零售行业经历了转型和变革,网络零售商家的竞争日益激烈,新的版图有待重建。另一方面,随着互联网,尤其是移动互联网的日益流行,网络不再仅仅是用户获取信息的来源,更成为用户发表观点,交流情感,信息共享的渠道。在此背景下,伴随网络零售的迅速发展,出现了海量的、用户发表的网络评论,其中,比较句在网络评论中占据着越来越重要的位置。网络评论中的比较句,指的是表达不同事物(产品)在属性或特征上差别的语句,它在中文网络评论中是一种常用且具有说服力的表达方式。通过有效的比较句识别方法,可以挖掘有用知识,获得产品的优劣比较,进而帮助消费者做出更好决策,帮助商家提高产品质量,因此,比较句信息的挖掘成为一个亟待研究的课题。然而,现有研究还存在较多的缺失点和不足,例如,比较句分类类别不精细、比较句识别准确率不高、跨领域研究不足等。为解决这些问题,本文针对中文评论的特点,围绕“提升比较句的识别准确率,探索跨领域自动识别”这一科学问题,从传统分类模型、CR(比较结果)情感词库两个角度展开系统研究,并对研究过程中出现的相关问题进行详细的论述。本文的研究包括以下两部分:(1)基于传统分类模型的中文网络评论比较句识别特征项的选择在比较句识别中起着非常重要的作用。现有的研究主要采用模式识别的方法,该类方法有一定效果,但需大量的人工编制规则。第三章引入文本分析方法,借助分类效果较好的传统分类模型,通过研究手机网络评论中比较要素组合,选取特征项,最终实现网络评论比较句的识别,并探讨了不同类型比较要素组合对比较句识别准确率的影响。(2)基于CR情感词典的中文网络评论比较句识别为了更好的利用词汇的语义信息,进一步提高比较句识别准确性,并探索跨领域自动识别,第四章以比较要素中跨领域性最强的比较结果词为种子词汇,基于词汇的同义及近义性,构建CR情感词库,确定情感词的极性值。并利用所构建的CR情感词库,进行比较句识别,实验结果表明所构建的CR情感词库在中文网络评论的比较句识别中表现良好,提高了比较句识别的准确率。