【摘要】【目的】通过对电商网站产生的海量用户评论数据进行综合分析,及时获取与产品口碑相关的用户反馈信息,以便快速有效地反馈企业的市场营销活动效果。【方法】运用词袋模型、依存句法分析和机器学习等新兴技术,对来自京东和天猫两个主要电商网站的真实数据集进行分析,实现了电商用户评论的自动情感分析和观点标签提取。【结果】评论情感分析获得约90%的准确率,利用改进双向传播算法成功实现了一个自动化的词库构建系统,摆脱对词典的依赖,该系统的F值达到约71%。【局限】观点标签提取的召回率需要进一步提高。【结论】通过实时获取海量电商