近年来随着互联网的飞跃发展,各种网络社区平台的诞生为消费者发表企业口碑信息提供了很好的渠道,网络正悄然成为消费意见分享的主阵地,同时也是企业用来收集消费者反馈信息,进而发现自身产品缺陷、找寻服务盲区以及掌握自身在所处行业的竞争态势的重要场所。然而面对爆炸式增长的网络信息,仅仅依靠传统的人工搜集、整理和分析的方式已经愈加不能满足现实口碑监测分析的实际需要,企业迫切需要一个自动化的应用工具辅助其挖掘口碑信息所蕴含的重要价值,从而帮助改善自身产品、增强行业竞争力以及发现负面口碑信息中的潜在危机。因此,建立一个智能化的网络口碑监测分析平台具有十分重要的现实意义和实际应用价值。本文基于企业的具体实际需要,分析应用系统平台的主要功能需求,构建面向产品网络口碑的监测分析系统的总体框架并分析研究其中的关键技术与实现方案,同时面向行业企业设计口碑监测分析的评价指标体系,为口碑文本的分析及可视化展示提供支持。在分析系统技术体系的基础上,本文重点对其中的口碑信息获取及预处理和口碑分析的关键技术展开具体研究。其中,在口碑分析这一系统核心部分,针对传统情感分析多为粗粒度以及忽略句子语义的问题,本文采用了基于依存句法分析的细粒度意见挖掘与情感分析方法,进而帮助确定了口碑获取及预处理部分需要实现对数据的获取以及分句分词、词性标注和依存句法分析等预处理操作。在具体口碑分析过程中,基于对产品评论的句法模式和评论特征的分析,本文总结和设计了意见挖掘过程中评价单元抽取和情感计算的规则,同时结合汽车行业进行了实证研究。此外,本文结合口碑监测分析应用系统的需求,对主要功能模块进行了设计与实现,包括口碑数据的获取、分析、结果的展示和词表及词典等资源的管理模块。