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[目的/意义]从产品评论数据挖掘角度出发，研究多层次、细粒度评论倾向性分析问题，为企业提供更全面的产品改善意见。[方法/过程]提出一种基于产品特征树和LSTM模型的产品评论情感分析方法。该方法结合行业产品特点和依存句法分析结果，通过特征类别、层级和特征表述词构建产品特征树；在此基础上，根据用户评论分句及其所包含的产品特征词汇，运用深度学习LSTM模型进行评论分句情感识别和产品特征情感分布计算。[结果/结论]利用真实汽车产品评论数据集进行试验检验，结果表明该方法情感分类准确率高，可实现面向产品特征层级的多粒度情感分布测算。[局限]产品特征树构建需要人工参与，方法模型的普适性有待进一步检验。