在线评论是用户创造并发表在零售商或者第三方网站上的产品信息，由于包含了先前消费者的产品评价和使用体验等情感信息，而被消费者认为具有更高的可信度和感染力，成为供应商的产品信息的一个补充。先前研究显示，评论的情感表达包括有无情感信息、情感信息的倾向性等直接影响了消费者的产品态度和购买行为。由于大多数评论网站上的在线评论是自由文本格式的非结构化数据并且数量庞大，过去的研究多使用在线评分数据替代在线评论文本的情感倾向性。近年来，文本挖掘领域的技术发展为在线评论的情感信息抽取及倾向性分析提供了便利，应用文本挖掘技术，研究在线评论文本的情感表达对消费者感知和行为的影响将有助于企业理解消费者行为，制定有效的营销策略。论文以评论网站的在线评论和有用性投票数据为主要研究数据来源，以帮助企业及网站优化评论系统、制定更加有效的营销策略为目标，研究情感表达对评论有用性感知的影响。论文研究的主要思路是，首先分析在线评论的信息结构因素，包括在线评论的数量、长度、方向和类型对消费者感知和购买意图的影响，相关结论作为下文研究的理论框架，然后重点研究在线评论的情感表达对评论有用性感知的影响，包括情感词抽取及倾向性分析方法，产品特征词和情感词对评论有用性感知的影响，情感倾向性的方向、强度和混合程度对评论有用性感知的影响。论文的具体研究内容如下：（1）信息结构对消费者感知和行为的影响。论文界定了在线评论信息结构的四个维度，构建了在线评论信息结构对消费者感知和行为影响的模型。该模型揭示了信息结构因素对消费者感知和行为的作用差异以及信息结构因素影响消费者感知和行为的路径。论文采用实验研究方法，验证了评论数量、长度、类型对评论有用性感知的作用，评论数量、类型对评论可信度感知的作用，评论数量对产品流行性感知的作用，以及评论有用性感知、评论可信度感知和产品流行性感知对消费者购买意图的作用。（2）情感词抽取和倾向性分析方法。论文研究并提出了产品特征词和情感词的抽取方法、含强度的基准词选择和词汇倾向性判别方法、基于产品特征词关系识别的评论倾向性合成方法。论文针对评论特点，选择了基于统计的词汇抽取方法，实验结果证实了该方法的有效性。论文提出了一种含强度的基准词选择和词汇倾向性判别方法，该方法解决了以下两个问题：一是词汇情感强度的判别问题，二是依赖于上下文的情感词倾向性判别问题。论文提出了一种基于产品特征词关系识别的评论倾向性合成方法，该方法适用于包含多个产品特征词的评论，尤其是结构和功能相对复杂的产品的评论。（3）产品特征词和情感词对评论有用性感知的影响。论文基于产品质量感知的有关理论，将产品特征词划分为内在属性词和外在属性词，将情感词划分为评价词和情绪词，研究了在线评论中的内在属性词、外在属性词、评价词和情绪词对评论有用性感知的影响。论文以手机和音乐CD作为搜索型产品和体验型产品的代表，应用文本挖掘方法从手机评论和音乐CD评论中抽取产品特征词和情感词，对产品特征词和情感词进行类别判定，使用评论网站的有用性投票数据来检验产品特征词和情感词的作用。论文研究发现，对于搜索型产品而言，内在属性词和评价词对评论有用性的作用更大，对于体验型产品而言，外在属性词和情绪词对评论有用性的作用更大。（4）情感倾向性方向、强度和混合程度对评论有用性感知的影响。论文将有用性投票阶段分为注意阶段和评价阶段，研究了评论的情感倾向性方向、强度、混合程度在两个阶段中的作用。论文使用文本挖掘方法从在线评论中抽取情感词并计算情感词、上下文和评论的倾向性，通过模型建立和参数估计来检验评论倾向性对总投票和有用性的作用。手机评论集的数据分析结果表明，具有强烈情感倾向性的评论更容易引起消费者注意并得到有用或者无用的投票，表达了不同方向或者强度的观点的评论被认为更有用，总体而言负面评论更有用。论文研究结果可以帮助网络零售商优化评论系统，制定更有效的营销策略。