在线评论的出现使得包含有客户体验与评价信息并对企业具有重要价值的商品评论大量产生。在线评论的成功采用使得用户能够无处不在地对产品及服务分享他们的意见。通过对评论的分析与研究，消费者可以有比较地制定购买计划，生产商亦可了解自己产品的优势和不足，把握用户的需求，改善产品与服务。传统分类方法能有效地抽取商品评论中的特征及观点，但对中文评论分类仍存在一些不足。为了进一步提高商品评论分类有效性，首先，综合前人研究提出一种基于评论长度的特征提取方法，提高分类准确率；然后，设计了评论样本自动标注方法，并构建评论的有效性分类模型，改善分类效率；最后，以京东商城上爬取的1710条商品评论为例，对提出的特征提取与自动标注方法进行验证。实验结果表明，根据该方法，评论分类准确率得到明显提高。