摘 要：本文运用内容分析法，对网络产品评价进行情感分析，从而明确用户对该产品的主要使用态度，对新用户购买产品具有一定的指导意义。
　　关键词：内容分析法;情感分析
　　一、研究背景
　　在电子商务中，网络产品的质量主要是通过图片展示和用户评论来评价的。用户在购买产品前，产品的购买评价会直接影响到用户的购买意愿。本文通过对产品评论的内容分析，通过正面和负面分析来对产品的质量进行分析，从而可以对用户的产品购买提供一定的帮助。
　　二、分词处理
　　本文运用爬虫工具采集了网络上某一款产品的评论200条，对该200条评论进行了分词处理，可以得到其最终的分词效果。
　　（1）原始的评论数据
　　原始评论数据为该书籍的评论区中购买用户对该书籍的态度，在原始评论中，有数据30多万条，本文选取了其中的200条做为分析数据。在导出的原始数据中，包括标题，地址，图片，图片地址，会员名，会员等级等内容，本文只选取了标题做为情感分析的依据。如图1所示：
　　（2）对原始评论数据进行初始的分词处理
　　对数据进行梳理后，运用工具对评论数据进行初始的分词处理，可以得到大量的关键词的分词结果。对于文本分析而言，粒度的选择是非常重要的，在对关键词进行分析之后，可以选择重要的关键词进行分析处理。在对代词、副词等词语进行筛选后，得到在评论数据中对该书籍的形容词结果。图2中只显示了部分内容。
　　（3）对不同的词语进行频数分析
　　在分词处理的结果中，按照频数的大小对结果进行排序，可以得到整个评论数据中所有自动分词结果权重的高低。笔者有选择部分词语通过评论来展现读者对该书籍的评价。可见，大部分的读者认为，本书的内容具有一定的教育意义。如图3所示：
　　三、基于内容分析法的产品评论情感分析
　　对原始数据进行情感分析，情感分析过程中，对本书的评价主要分为正面评价，负面评价或中性评价。本文在初期对情感分析的词语进行了分类处理，通过系统处理，可以得到对本书的初步情感分析。
　　（1）正面評价分析
　　通过对正面关键词抽取，分析正面的情感词语的分布，可以得到其分布词云。确定用户的大部分情感可以通过不错、努力、强大等词条来表示，当用户的具体情感还需要借助于程度词和否定词来进行判断。
　　（2）负面评价分析
　　通过对负面关键词抽取，分析负面的情感词语的分布，可以得到其分布词云。确定用户的部分情感可以通过极端、痛苦、矛盾等词条来表示，用户的具体情感还需要借助于程度词和否定词来进行判断。
　　
　　四、结论
　　通过对产品评论进行情感分析，可以了解到用户对产品的具体态度，从而对提升用户体验有一定的帮助。