网络零售中基于在线评论的茶叶质量评价

郑丽娟+李睿璇+张杰

摘 要：茶叶是我国的特色产业，其质量影响着茶叶的销售量。随着网络零售的快速发展，越来越多的茶商开始利用互联网销售茶叶，该种销售形式，由于无法触及实体商品，消费者需要通过在线评论了解茶叶的质量。本文通过对在线评论的分析，进行茶叶质量的评价，首先获取在线评论并构建语料库，其次，引入情感分析技术，提取在线评论中的特征信息和情感信息，实现由消费者感知出发的茶叶质量的评价。本文借助在线评论，可以实现从消费者角度对茶叶主观性质量的评价，可以帮助茶商和消费者更加全面、细致地了解所销售和所购买的茶叶。

关键词：在线评论；情感分析；茶叶质量；评价

一、引言

近年来，网络零售业发展迅速、如火如荼，在降低流通成本、推动流通方式转型、促进传统产业升级等方面发挥了积极作用。随着网络零售的快速发展，越来越多的茶商开始利用互联网销售茶叶，消费者也开始通过网络购买茶叶。网络购物过程中，由于无法触及实体的茶叶商品，消费者只能通过网络口碑来了解茶叶的质量，良好的口碑已成为网络零售商获得市场空间的前提和保障，在线评论就是其中的一种重要口碑形式。

在线评论（online review）是消费者根据自己对“质量的感知”，从使用者的角度来描述和评价商品的特征和性能，体现了消费者对商品满意与否。质量是客观性和主观性的统一体，客观性质量指通过客观指标进行衡量的质量特性，可以用技术手段规范和检测，主观性质量则指满足人的心理需要的质量特性，需要从消费者的角度评判。在关于茶叶质量的已有研究中，多采用技术手段对客观性质量進行检测，而忽略了对茶叶主观质量的评价，本文通过对在线评论的分析，可以有效解决这一问题，实现从消费者角度对茶叶主观性质量的评价。

二、相关研究

1.茶叶质量评价

在茶叶的销售中，质量是影响顾客满意度的主要因素，而顾客满意又是企业维持老顾客、保持竞争优势的基石。因此，对于网络零售商来说，茶叶的质量至关重要。谢艳云探讨了如何借助大数据分析技术，精准地了解茶叶种植面积、气候、湿度等多方面信息，从而判断茶叶质量。郭燕茹分析了我国茶叶质量安全中存在的主要问题及原因，并提出完善茶叶质量安全保障体系的战略对策。龚艳等运用典型调研法和定点监测法对湖北的茶叶种植、生产、监管等多环节开展了监测和调研，根据所获取数据，明晰了茶叶的安全现状。

2.在线评论分析

现有研究主要采用情感分析技术，探讨评论中包含的商品特征和消费者情感信息。Lin等提出一种基于潜在狄利克雷分析（LDA）的主题情感联合模型（Joint Sentiment-Topic， JST），在原有的三层LDA模型（主题层、文档层和词语层）基础上添加了情感层，用于同时识别产品特征及其对应的观点。王晓耘等基于Apriori算法和隶属度算法提取产品特征和特征观点词对，并构建一种基于评论情感量化的商品综合评分模型。Wang等（2016）提出一种中文在线评论的情感分析方法，对影响情感分析效果的各种因素进行了实验研究。

3.研究综述

已有茶叶质量的研究，重点集中在如何通过技术识别、监控茶叶质量，因此在客观性质量的评价方面已取得显著的进展，但由于数据来源的单一，对主观性质量的评价存在不足。茶叶质量评价中所使用的数据，通常来自于相关部门的监测、检测或调研，该方法本质上不是从“消费者感知的角度”收集的数据，因而不能很好地展开茶叶主观性质量的评价。针对该问题，提出一种基于在线评论的茶叶质量评价方法，该方法可以很好地对茶叶主观性质量进行评价。

三、基于在线评论的茶叶质量评价

在线评论中包含了关于茶叶质量的大量信息，主要包括“特征信息（特征词）”和“情感信息（观点词）”，如表1所示，两类信息体现了客户对茶叶质量的某种特征（特征信息）的需求情况和满意与否（情感信息）。对在线评论进行分析，提取评论中的两类信息，可以实现由消费者感知出发的茶叶质量的评价。

1.在线评论的获取与标注

为提取出在线评论中的特征信息和情感信息，首先需要对在线评论进行获取和标注。步骤如下：（1）使用PHP语言实现网络爬虫，通过淘宝、京东等电子商务网站，下载关于茶叶的在线评论；（2）开发简易的标注系统，以方便标注人员进行在线评论的标记；（3）对标注人员进行“多参数标记规范”的培训，实现词性、词义以及词语间语义关系等的标注，从而构建规范化的训练语料库。

2.在线评论中“特征观点对”的抽取

抽取步骤如下：（1）对训练语料库中所标注的词性、词义以及词语间语义关系进行统计，获得最常见的、出现频率最高的词对形式（如表2所示，其中N代表名词，A代表形容词，V代表动词），并采用“词对”和“词典Hownet”相结合的挖掘方法，实现茶叶质量的特征信息（特征词）和情感信息（观点词）的提取，提取出的信息形成“特征-观点序列”；（2）对“特征-观点序列”进行统计，获得特征观点对的配对规则，从而实现在线评论中“特征观点对”的抽取。

3.针对茶叶具体特征的质量评价

（1）采用[7]中的模糊统计方法，确定观点词的情感极性和情感强度。（2）根据“特征观点对”配对结果，以及观点词的情感极性和情感强度，将所有观点词的情感强度相加后取其平均值，该平均值即为针对茶叶具体特征的情感强度值，即质量评价值。

四、结束语

从消费者角度对茶叶质量进行评价，可以帮助茶商更加全面、细致地了解所销售茶叶的质量，为茶商制定科学、合理、有效的网络营销策略提供参考依据，也可以为客户制定茶叶的网络购买决策提供建议。

参考文献：

[1]谢艳云.基于大数据分析的茶叶质量评估[J].福建茶叶，2016. 05，232-233.

[2]郭燕茹.我国茶叶质量安全现状、问题及保障体系构建[J].林业经济，2014.7，98-101.

[3]龚艳，顾宝根，邢美华.湖北省茶叶质量安全监管现状与控制对策分析[J].农产品质量与安全，2016.6，11-14.

[4]Lin， C.， He， Y.L.， Everson R.， Ruger S. Weakly supervised joint sentiment-topic detection from text [J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering， 2012， 815-824.

[5]王晓耘，史玲玲.基于网络评论情感量化的商品综合评分模型[J].杭州电子科技大学学报：社会科学版， 2016， 12（3）， 8-15.

[6]Zheng L. J.， Wang H.W. Sentimental feature selection for sentiment analysis of Chinese online reviews[J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics. 2015. First online. http：//link.springer.com/article/10.1007/s13042-015-0347-4.

[7]郑丽娟，王洪伟，郭恺强.基于情感词模糊统计的网络评论情感强度研究[J].系统管理学报，2014，23（3），324-330.

作者简介：郑丽娟，女，汉族，聊城大学商学院（质量学院）讲师，博士，研究方向：在线评论与产品质量endprint