作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
自从互联网和移动支付的发明以来，互联网购物网站上迅速爆发了大量的消费者评价数据，而这些数据带给我们的价值正在逐渐被体会到。作为一个移动互联网企业，我们如何通过对客户评论进行NLP处理，提取其中的商业价值呢？下面将介绍基于机器学习和NLP的商品评论意义分析方法。
1. 背景介绍
在电子商务行业中，不仅有着大量的商品交易信息，还有大量的用户评价数据。如今越来越多的人开始关注这些评价数据，尤其是在电商领域。评价数据往往有助于了解顾客对商品的真实感受、判断顾客是否喜欢或偏好某些产品、了解顾客的需求等。然而，对消费者的评价数据的分析和理解是一个复杂的任务，需要依靠专门的分析工具才能进行高效地分类、聚类、数据处理等。
为了更好地理解消费者的评价意向和满意度，一个好的分析工具应当能够从消费者的评价中捕获到有用的信息，并帮助企业制定下一步的营销策略、产品开发等。目前，有许多用于商品评论分析的方法，比如社交媒体分析、文本挖掘、统计模型等。其中，文本挖掘技术在评价数据分析方面占据着主要地位，它利用计算机对文本进行分析、处理、过滤、分类，可以帮助企业获取到更多有价值的结论。
传统的文本挖掘方法包括特征抽取、词汇分析、主题模型、关联规则等。但这些方法都需要一定程度的预处理工作，如清洗、去除噪声、转换格式等，同时也存在着一些缺点，比如无法捕捉上下文信息、分类准确率低等。因此，在新的消费者评论数据分析领域里，出现了基于机器学习和NLP的方法。
本文将介绍基于机器学习和NLP的方法——评论意义分析（Sentiment Analysis），其目的是识别消费者对某一商品的正面评价和负面评价。具体来说，所谓“评论意义分析”就