1、近年來電子商務的爆炸式發(fā)展吸引了越來越多的人到網上購物,購物評價是網絡購物中非常重要的一部分,幾乎所有的電子商務網站都提供給消費者對所購買商品發(fā)布評論的功能?；ヂ?lián)網上這些海量的評論數(shù)據有著非常大的價值,可以給潛在的消費者提供極具參考意義的實際商品信息,同時也能夠給商品生產商提供非常有用的反饋信息。
　　如何有效地從數(shù)量龐大的消費者評論中挖掘出消費者所表達的觀點、情感等意見信息是意見挖掘技術研究的主要內容。為了挖掘消費者評論中有價值

2、的細節(jié)信息,基于細粒度的特征級意見挖掘技術是近年來學術界研究的重點。但是,已有的技術和研究大都只是致力于從評論語料中挖掘和抽取在評論語句中顯式出現(xiàn)了的評價對象。然而,在產品評論中有相當一部分的評論句子并不直接包含評價對象詞,但是卻隱含了評價對象。這些隱式評價對象的識別是意見挖掘中最困難的問題之一,特別是在中文評論領域,由于中文語言的復雜性,使得這一任務更加困難。
　　本文對中文產品評論領域細粒度的意見挖掘進行了研究和探索,并專注于