基于观点抽取的产品痛点量化研究

摘要

数字经济背景下产品评论是反映消费者真实需求和情感的重要信息源，也是挖掘和分析产品痛点的重要资源.然而产品评论中大量的噪声信息及消费者情感表达的多样性和复杂性使产品痛点的识别和量化面临挑战.为帮助企业准确定位产品痛点，提高产品竞争力，满足消费者需求，创新产品优化策略，构建了基于观点抽取的产品痛点量化模型.利用依存句法技术，制定了评价对象、情感词、修饰词的提取规则和过滤规则，从产品评论中抽取完整的观点组合；定义了观点组合情感值和评价对象情感值的计算方法，并通过粗粒度属性与细粒度特征之间的对应关系，构建了产品痛点量化模型.实证证明：模型可以有效识别和量化产品痛点，为企业迭代、升级产品，改善用户体验提供科学决策依据.

关键词

产品痛点 / 观点抽取 / 依存句法 / 产品评论 / 情感分析