基于内容分析的用户评论质量的评价与预测

以获取高质量的用户评论为直接目标,研究评论质量的评估和"有用评论"的自动识别。主要从评论内容的语言特征、语义内容、情感倾向等多个特征维度来探索文本特征对用户可感知的效用的影响力,采用深层次的文本内容分析技术提取特征指标,并结合计量分析和机器学习方法验证指标的科学性,设计可行的面向效用价值的预测模型。研究证明,依据评论内容可有效探测评论质量,辨识高质量评论,提高评论的效用价值。