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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111574989

商品编码：17576180180

出版时间：2017-08-01

书   名:	情感分析：挖掘观点、情感和情绪
图书定价:	99元
作 者:	（美）刘兵（Bing Liu）
出 版 社:	机械工业出版社
出版日期:	2017-08-01
ISBN 号:	9787111574989
开   本:	16开
页   数:	0
版   次:	1-1

本书主要从自然语言处理的角度全面地介绍情感分析的先进研究技术和实用算法，以帮助读者了解通常用于表达观点和情感问题的基本语言结构。它涵盖了情感分析的所有核心领域，包括许多新兴的主题，如辩论分析、意图挖掘、假民意检测，并提出了可用来分析和总结观点的计算方法。

译者序  前言  致谢 第1章 引言1 1.1 情感分析应用3 1.2 情感分析研究6 1.2.1 针对不同文本颗粒度的情感分析研究7 1.2.2 情感词典及其问题8 1.2.3 辩论与评论分析9 1.2.4 意图挖掘9 1.2.5 垃圾观点检测与评论质量10 1.3 情感分析是个迷你自然语言处理任务11 1.4 本书撰写方式11 第2章 什么是情感分析13 2.1 观点定义14 2.1.1 观点的定义14 2.1.2 情感对象15 2.1.3 观点中的情感16 2.1.4 简化的观点定义17 2.1.5 观点的理由和限定条件19 2.1.6 情感分析的目标和任务20 2.2 观点摘要定义23 2.3 感情、情绪与心情24 2.3.1 心理学中的感情、情绪与心情25 2.3.2 情感分析中的感情、情绪与心情28 2.4 观点的不同类型30 2.4.1 常规型观点和比较型观点31 2.4.2 主观的和隐含在事实中的观点31 2.4.3 ，人称和非，人称观点34 2.4.4 元观点35 2.5 作者和读者视角35 2.6 小结36 第3章 文档级情感分类37 3.1 基于监督的情感分类38 3.1.1 基于机器学习算法的情感分类38 3.1.2 使用自定义打分函数的情感分类44 3.2 基于无监督的情感分类45 3.2.1 使用句法模板和网页检索的情感分类45 3.2.2 使用情感词典的情感分类46 3.3 情感评分预测48 3.4 跨领域情感分类49 3.5 跨语言情感分类51 3.6 文档的情绪分类52 3.7 小结53 第4章 句子级主客观和情感分类54 4.1 主观性55 4.2 句子级主客观分类56 4.3 句子级情感分类59 4.3.1 句子级情感分类的前提假设59 4.3.2 分类方法60 4.4 处理条件句61 4.5 处理讽刺句62 4.6 跨语言主客观分类和情感分类64 4.7 在情感分类中使用语篇信息65 4.8 句子级情绪分类66 4.9 讨论67 第5章 属性级情感分类68 5.1 属性级情感分类方法69 5.1.1 基于监督学习的方法69 5.1.2 基于词典的方法70 5.1.3 两种方法的优缺点72 5.2 情感组合规则73 5.2.1 情感组合规则概述74 5.2.2 情感减弱和情感增强表达81 5.2.3 SMALL_OR_LESS和LARGE_OR_MORE表达83 5.2.4 情绪和情感强度86 5.2.5 情感词的含义86 5.2.6 其他方法概述88 5.3 否定和情感89 5.3.1 否定词89 5.3.2 never92 5.3.3 其他常用的情感转换词94 5.3.4 否定词移动现象94 5.3.5 否定范围95 5.4 情态和情感96 5.5 并列连词but100 5.6 非观点内容的情感词102 5.7 规则表示103 5.8 词义消歧和指代消解105 5.9 小结106 第6章 属性和实体抽取108 6.1 基于频率的属性抽取109 6.2 利用句法关系110 6.2.1 利用观点和观点评价对象间的评价关系111 6.2.2 利用部分整体和属性关系116 6.3 基于监督学习的属性抽取118 6.3.1 隐马尔可夫模型118 6.3.2 条件随机场119 6.4 隐含属性的映射121 6.4.1 基于语料库的方法121 6.4.2 基于词典的方法122 6.5 属性聚类124 6.6 基于主题模型的属性抽取126 6.6.1 隐狄利克雷分配127 6.6.2 基于无监督主题模型进行观点属性抽取129 6.6.3 在主题模型中加入领域先验知识133 6.6.4 基于终身学习的主题模型：像人类一样学习135 6.6.5 使用短语作为主题词138 6.7 实体抽取与消解141 6.7.1 实体抽取与消解的问题定义142 6.7.2 实体抽取144 6.7.3 实体链接145 6.7.4 实体搜索和链接147 6.8 观点持有者和观点时间抽取147 6.9 小结148 第7章 情感词典构建149 7.1 基于词典的方法149 7.2 基于语料库的方法152 7.2.1 从语料库中识别情感词152 7.2.2 处理上下文相关的情感词153 7.2.3 词典自适应155 7.2.4 其他相关工作156 7.3 隐含了情感信息（期望或者不期望）的事实型描述156 7.4 小结158 第8章 比较型观点分析159 8.1 问题定义159 8.2 比较句识别162 8.3 比较句中的优选实体集识别163 8.4 特殊类型的比较句164 8.4.1 非标准型比较164 8.4.2 交叉类型的比较166 8.4.3 单实体比较167 8.4.4 带有compare和comparison的句子168 8.5 实体与属性抽取169 8.6 小结170 第9章 观点摘要和检索172 9.1 基于属性的观点摘要172 9.2 基于属性的观点摘要进阶175 9.3 可对照的观点摘要176 9.4 传统摘要177 9.5 比较型观点摘要177 9.6 观点检索177 9.7 现有观点检索技术178 9.8 小结180 第10章 辩论与评论分析181 10.1 辩论中的立场识别181 10.2 对辩论、讨论进行建模184 10.2.1 JTE模型185 10.2.2 JTE-R模型：对回复关系进行建模188 10.2.3 JTE-P模型：考虑作者之间的交互关系189 10.2.4 在线讨论的容忍力分析191 10.3 评论建模192 10.4 小结193 第11章 意图挖掘195 11.1 意图挖掘定义195 11.2 意图分类198 11.3 细粒度意图挖掘200 11.4 小结201 第12章 虚假观点检测202 12.1 垃圾观点的不同类型204 12.1.1 有害虚假评论204 12.1.2 垃圾评论者以及垃圾评论行为的类型205 12.1.3 数据类型、特征和检测207 12.1.4 虚假评论和传统谎言的比较208 12.2 基于监督学习的虚假评论检测209 12.3 Yelp数据集上基于监督学习的虚假评论识别实验212 12.3.1 基于语言学特征的监督学习虚假评论识别212 12.3.2 基于行为特征的监督学习虚假评论识别213 12.4 异常行为模式的自动发现214 12.4.1 类关联规则214 12.4.2 单条件规则例外度215 12.4.3 双条件规则例外度217 12.5 基于模型的行为分析220 12.5.1 基于非典型行为的虚假评论检测220 12.5.2 基于评论图的虚假评论检测221 12.5.3 基于贝叶斯模型的虚假评论检测221 12.6 群体虚假评论检测222 12.6.1 群体行为特征224 12.6.2 群体内的个体行为特征226 12.7 多ID评论用户识别227 12.7.1 基于相似度学习的多ID评论用户识别228 12.7.2 训练数据准备228 12.7.3 d-特征和s-特征229 12.7.4 识别同一用户的多个ID230 12.8 基于评论爆发检测的虚假评论识别232 12.9 未来研究方向234 12.10 小结235 第13章 评论的质量236 13.1 把评论质量预测看作一个回归问题236 13.2 其他方法237 13.3 一些前沿问题238 13.4 小结239 第14章 总结240 附录244 参考文献254 索引289

《洞悉人心：文本情感与观点挖掘实战》 引言 在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的文本数据所包围，从社交媒体的碎片化讨论到新闻报道的深度分析，再到用户评论的真实反馈，这些文本蕴含着无数关于人们想法、感受和态度的宝贵信息。然而，如何从这片“文本的海洋”中高效地提取出有价值的情感洞察和观点信息，一直是困扰研究者和企业界的难题。本书正是应运而生，旨在为读者提供一套系统、深入且极具实践价值的解决方案，帮助大家掌握文本情感分析和观点挖掘的核心技术与应用方法。 第一章：情感与观点的本质——理解文本背后的“人” 在本章中，我们将拨开表象，深入探究“情感”和“观点”这两个看似简单却内涵丰富的概念。我们将从心理学、社会学和语言学等多个维度，解析人类情感的复杂性及其在语言表达中的体现。我们会探讨不同情感类型（如喜悦、愤怒、悲伤、恐惧等）的特点，以及它们如何通过词汇、语气、句式等多种语言手段被传递。 随后，我们将聚焦于“观点”。观点并非简单的褒贬判断，它包含了立场、证据、论证逻辑等多个层面。我们会分析不同类型的观点（如支持、反对、中立、建议等），以及它们与情感之间的微妙联系。理解了情感与观点的本质，我们才能更好地设计和应用相应的分析技术，真正做到“洞悉人心”。 第二章：基础理论与方法论——构建情感分析的知识框架 本章将为读者构建起坚实的情感分析理论基础。我们将从最基础的文本预处理技术讲起，包括分词、词性标注、去除停语、词干提取/词形还原等，这些都是后续分析的前提。在此基础上，我们会详细介绍不同层次的情感分析方法： 词汇层面情感分析： 讲解基于情感词典的方法，如何构建和利用情感词典（如SentiWordNet, HowNet等），以及如何处理否定、程度副词等修饰词对情感极性的影响。 句子层面情感分析： 探讨如何将词汇层面的情感信息整合到句子层面，介绍基于规则的方法（如依存句法分析、情感规则匹配）和基于机器学习的方法（如朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归）。 篇章层面情感分析： 进一步讨论如何在文档级别进行情感分析，如何处理多句子、多段落的复杂结构，以及如何识别篇章中的主要情感倾向。 细粒度情感分析（Fine-grained Sentiment Analysis）： 引入更深层次的情感分析，例如识别情感强度（如“非常高兴”vs“有点开心”），以及区分不同情感的细微差别。 此外，本章还将介绍一些重要的自然语言处理（NLP）基础概念，如词向量（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe, FastText）以及它们在情感分析任务中的应用，为后续更先进的模型打下基础。 第三章：深度学习赋能——构建更强大的情感分析模型 随着深度学习技术的飞速发展，NLP领域迎来了革命性的突破。本章将聚焦于如何利用深度学习模型来提升情感分析的精度和鲁棒性。 循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）： 详细介绍RNN如何捕捉文本中的时序信息，以及LSTM和GRU如何有效解决梯度消失问题，使其在处理长序列文本时表现优异。我们将通过实例讲解如何构建基于RNN的模型进行情感分类。 卷积神经网络（CNN）在文本情感分析中的应用： 探讨CNN如何通过卷积核提取文本中的局部特征，以及如何利用池化层来捕捉关键信息。我们将分析CNN在情感分类任务中的优势和适用场景。 注意力机制（Attention Mechanism）： 深入讲解注意力机制的原理，以及它如何让模型聚焦于文本中最重要的部分，从而提升情感分析的准确性。我们将分析不同类型的注意力机制（如自注意力、编码器-解码器注意力）及其在情感分析模型中的应用。 预训练语言模型（Pre-trained Language Models）： 重点介绍BERT、GPT系列等大规模预训练语言模型的强大能力，以及如何通过微调（Fine-tuning）这些模型来解决特定的情感分析任务。我们将分析这些模型的架构、训练方式以及在各种情感分析子任务中的出色表现。 第四章：观点挖掘的艺术——从情感走向更深层次的理解 情感分析侧重于文本的褒贬倾向，而观点挖掘则更进一步，旨在识别文本中表达的具体观点、支持论据以及其指向的对象。本章将详细介绍观点挖掘的核心技术。 观点提取（Opinion Extraction）： 学习如何识别文本中的观点词（opinion words）、观点短语，以及它们的极性。我们将介绍基于规则和基于机器学习的方法来提取观点。 论证挖掘（Argument Mining）： 探讨如何识别文本中的论证结构，包括论点（claims）、论据（premises）以及它们之间的关系。我们将介绍常用的论证挖掘模型和技术。 方面级情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis - ABSA）： ABSA是观点挖掘的关键组成部分。我们将深入讲解如何识别文本中提及的特定“方面”（aspects，如“屏幕”、“续航”、“服务”等），并分析用户对这些方面的情感极性。我们将介绍ABSAS模型的设计思路，包括方面词提取、方面情感分类等。 意图识别与情感溯源： 进一步探讨如何识别用户表达观点的真实意图（如投诉、建议、赞扬等），以及如何追溯特定情感或观点的来源，从而提供更具 actionable 的洞察。 第五章：实战应用与案例分析——将技术转化为价值 理论结合实践是本书的另一大亮点。本章将通过大量的实际案例，展示如何将前面章节所学的技术应用于解决现实世界中的问题。 社交媒体情感分析： 分析用户在微博、Twitter等平台上的评论，了解消费者对品牌、产品、事件的即时反应和情感趋势。 产品评论情感挖掘： 自动分析电商平台上的用户评价，识别用户对产品不同方面的满意度、抱怨点，为产品改进和营销策略提供依据。 舆情监控与风险预警： 实时监测网络上的舆论动态，识别潜在的负面情绪和群体性事件，及时发出预警。 客户服务与满意度提升： 分析客户的反馈信息（如邮件、客服记录），识别客户的痛点，优化服务流程，提升客户满意度。 金融市场的情感分析： 分析财经新闻、分析师报告，捕捉市场情绪变化，辅助投资决策。 政治与社会议题分析： 了解公众对特定政策、社会事件的态度和观点，为决策提供参考。 我们还将探讨在实际应用中可能遇到的挑战，例如文本的歧义性、语境依赖性、多语言支持、数据稀疏性等，并提供相应的解决方案。 第六章：工具与资源——加速你的开发进程 本章将为你梳理和介绍一系列在情感分析和观点挖掘领域常用的工具、库和数据集，帮助你快速上手并加速开发进程。 常用NLP工具包： 介绍NLTK, spaCy, Jieba（中文分词）等基础NLP工具，以及它们在文本预处理中的作用。 深度学习框架： 讲解TensorFlow, PyTorch等主流深度学习框架，以及如何利用它们来构建和训练模型。 现成的情感分析库： 介绍VADER, TextBlob等可以直接使用的情感分析库，以及如何快速获取情感分数。 预训练模型库： 介绍Hugging Face Transformers等平台，以及如何方便地获取和使用BERT, GPT等预训练模型。 公开数据集： 推荐一些用于情感分析和观点挖掘的公开数据集，以便读者进行模型训练和评估。 第七章：面向未来的展望——探索情感分析的边界 最后，本章将带领读者一同展望情感分析和观点挖掘技术的未来发展趋势。 跨模态情感分析： 结合文本、图像、音频等多种模态信息，更全面地理解情感。 情境化情感理解： 深入研究情感表达的语境依赖性，实现更精准的情感判断。 可解释性AI（Explainable AI）在情感分析中的应用： 探索如何让模型“说人话”，解释其情感判断的依据，增强用户信任。 情感计算与人机交互： 将情感分析技术融入人机交互系统，实现更智能、更人性化的交互体验。 伦理与隐私考量： 讨论在应用情感分析技术时需要注意的伦理问题和隐私保护。 结语 本书旨在为你提供一条从入门到精通情感分析与观点挖掘的清晰路径。通过理论学习、模型构建、案例实践，你将能够有效地从海量文本数据中挖掘出隐藏在字里行间的宝贵信息，为你的研究、工作和生活带来新的视角和价值。我们相信，掌握这些技术，你将能够更深刻地理解这个世界，更精准地把握人心。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对用户反馈非常重视的创业者，尤其是在产品迭代的过程中，用户的声音是我们的“罗盘”。但长久以来，我们都在努力地从海量的用户评论中，提取那些真正有价值的信息，这就像在茫茫大海中寻找宝藏。这本书的出现，无异于为我们提供了一张精准的藏宝图，而且还教会我们如何使用各种“探测器”来定位宝藏。 我特别赞赏书中对于“情感”与“情绪”的细致区分，以及如何将它们与具体的“观点”结合起来进行分析。很多时候，用户的情绪可能只是一时的波动，而他们的观点则更能反映出对产品本质的看法。这本书通过大量贴近实际的案例，展示了如何剥离情绪的干扰，准确地捕捉用户在产品功能、设计、用户体验等方面的真实想法。 书中关于“挖掘观点”的部分，让我眼前一亮。它不再是简单地罗列用户提到的关键词，而是要深入理解用户对某个事物的看法和立场。比如，分析用户对某款新功能的需求，不仅仅是看到“希望有XX功能”，更要进一步理解用户“为什么需要这个功能”、“这个功能能解决他什么痛点”、“他期望这个功能达到什么效果”等等。这种深度的挖掘，才能真正指导产品优化。 这本书的写作风格也非常值得称赞，它将严谨的学术理论与生动的科普语言巧妙地融合。作者用非常形象的比喻和引人入胜的故事，将“自然语言处理”这样看似枯燥的技术，变得易于理解和接受。即使我不是技术专家，也能轻松地跟上作者的思路，并且从中获得启发。 这本书不仅仅是一本理论书籍，更是一本实践指南。它提供的分析思路和方法，对于我们如何更有效地理解用户、改进产品，提供了强有力的支持。读完这本书，我感觉自己对用户反馈的解读能力得到了极大的提升，也更加坚定了以用户为中心的产品研发理念。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是打开了我的新世界大门！我一直对“包邮”这个概念在网络购物中的应用很感兴趣，但从未想过它背后蕴含着如此丰富的“情感”信息。作者通过深入浅出的讲解，让我明白了如何从海量的用户评论中挖掘出那些潜藏在字里行间的观点、情感和情绪。 一开始，我以为这本书会非常枯燥，充斥着各种复杂的算法和技术术语，但出乎意料的是，它用非常生动形象的例子，把“情感分析”这个原本听起来高深莫测的技术，变得触手可及。比如，书中提到的某个电商平台如何通过分析用户对商品描述的“喜欢”或“不喜欢”，来优化商品文案，这让我拍案叫绝。还有，作者还分享了如何区分用户是表达“不满”还是“抱怨”，以及“积极”的赞美和“略带讽刺”的表扬，这种细致入微的分析，让我对用户心理有了更深的洞察。 更让我惊喜的是，这本书并非仅仅停留在理论层面，而是提供了大量的实操建议和工具介绍。虽然我不是技术专家，但按照书中的指导，我也尝试着去理解了一些基础的自然语言处理技术，例如词向量、情感词典等等。书中还推荐了一些开源工具，让我对如何进行实际的情感分析有了一个初步的认识。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一双“读心术”的眼睛，能够更深刻地理解网络世界里的各种声音。 这本书的内容真的非常丰富，远超我的预期。它不仅涵盖了情感分析的理论基础，还深入探讨了各种实际应用场景，从社交媒体营销到客户服务改进，再到舆情监控，几乎无处不在。作者对“观点挖掘”的阐述尤其让我印象深刻，它不仅仅是简单地提取用户提到的关键词，而是要理解用户对某个事物的看法和立场。例如，分析用户对某款新手机的评论，不仅仅是看到“拍照好”，而是要进一步分析用户是“觉得拍照好”还是“觉得拍照比上一代更好”抑或是“希望拍照功能有所改进”。这种深度的挖掘，才能真正触及问题的本质。 这本书的语言风格也十分独特，既有学术研究的严谨性，又不失科普读物的趣味性。作者在讲解复杂概念时，经常会穿插一些引人入胜的小故事或者现实生活中的例子，让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。我特别喜欢书中关于“情绪识别”的章节，它详细介绍了如何区分用户表达的喜悦、悲伤、愤怒、惊讶等各种情绪，以及这些情绪可能带来的影响。这对于我理解人际交往中的细微差别，以及在网络平台上进行更有效的沟通，都非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

我一直都觉得，我们现在所处的时代，是信息爆炸的时代，更是情感交织的时代。尤其是在网络上，人们的喜怒哀乐，观点看法，几乎都以文字的形式展现出来。但如何从这些庞杂的信息中，提炼出有价值的内容，一直是个挑战。这本书，就像给我点亮了一盏明灯，让我看到了“包邮”背后隐藏的巨大情感价值。 我一直对“观点挖掘”这个概念很好奇，这本书让我明白，这不仅仅是找到大家在讨论什么，更是要理解大家是怎么看待这些事情的。作者举了很多生动的例子，比如分析用户对某部电影的评价，不仅仅是看到“好看”或者“不好看”，而是要进一步分析用户喜欢它的“特效”、“剧情”、“演员表现”还是“导演手法”，又或者是不喜欢它的“节奏太慢”、“剧情狗血”还是“演员演技不行”。这种细致的分析，让我感觉自己仿佛拥有了读心术。 书中关于“情感”和“情绪”的区分，也让我茅ches到了关键。用户可能对某个产品表达了“整体上的满意”（情感），但同时又对某个具体的小瑕疵感到“有些失望”（情绪）。如何区分这其中的细微差别，并且知道它对用户行为可能带来的影响，这本书给出了非常清晰的指导。 而且，这本书的语言风格真的太友好了！我之前读过一些关于“智能科学与技术”的书，很多都像天书一样，让人望而却步。但这本书不一样，作者用非常生动形象的语言，把那些复杂的技术概念讲得浅显易懂。我作为一个非技术背景的读者，也能轻松地跟上作者的思路，甚至还能跟着书中的例子，自己动手去尝试分析一些内容。 这本书真的让我大开眼界，我之前觉得“情感分析”离我生活很远，但读完之后发现，它几乎渗透在我们生活的方方面面，从我们每天刷的社交媒体，到我们购物时的商品评价，再到我们看到的网络新闻。这本书让我更有信心去理解这个信息时代里，人们真实的情感和想法。

评分☆☆☆☆☆

这本《包邮情感分析》简直就是一本“读懂用户心”的秘籍！作为一名长期在互联网一线摸爬滚打的用户体验研究员，我一直深感用户反馈的复杂性和多样性，但又苦于没有系统的方法去有效整合和分析。这本书的出现，正好填补了我长久以来的知识空白。 我尤其欣赏作者在“情感”和“情绪”这两个概念上的区分和深入探讨。很多时候，用户表达的“情感”可能是一种整体的喜爱或厌恶，而“情绪”则更偏向于即时、瞬间的感受，比如惊喜、愤怒、失望等。书中通过大量的案例，展示了如何精确地捕捉和分析这些细微的情感和情绪差异，并且理解它们对用户行为的影响。 书中关于“挖掘观点”的部分，也是我最感兴趣的内容之一。它不仅仅是简单地提取用户提到的词汇，而是要理解用户对某个产品、服务或事件的看法和立场。例如，分析用户对某款APP的评价，不仅仅是看到“界面美观”，还要进一步分析用户是“觉得界面设计得很符合他的审美”，还是“认为界面设计简洁易懂”，又或者“觉得界面设计过于花哨，影响了使用效率”。这种深度的挖掘，才是真正有价值的。 这本书的写作风格也十分独特，它将严谨的学术研究与轻松的科普阅读巧妙地结合在一起。作者在讲解复杂的算法和模型时，会用非常形象的比喻和生动的故事来辅助说明，使得原本枯燥的技术知识变得易于理解和接受。我之前对“自然语言处理”这个领域一直存在一些误解，觉得它离我的工作很远，但这本书彻底颠覆了我的认知，让我看到了它在实际工作中的巨大价值。 总而言之，这是一本非常有深度、有广度、也有实践指导意义的书籍。它不仅为我打开了情感分析的新世界，更让我意识到，在海量数据中，隐藏着无数关于用户真实想法的宝贵信息，等待我们去发现和解读。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直是个对用户反馈特别敏感的人，在运营我的小网店时，最头疼的就是那些零散的用户评论。我常常觉得，这些评论里藏着金矿，但就是不知道该怎么去挖。这本书的出现，就像给我提供了一张藏宝图，而且还附带了挖掘工具的使用说明！ 它深入浅出地解释了什么是“情感分析”，以及它在我们日常生活中，尤其是在网络购物和社交媒体上的重要性。我之前一直以为，用户评价就是“好评”和“差评”这么简单，但这本书让我认识到，一个简单的“好”字，背后可能隐藏着对产品质量的高度赞扬，也可能只是礼貌性的客套。而一个“不好”，则可能只是小小的瑕疵，也可能是对整个产品体验的否定。 书中关于“观点挖掘”的部分，我真的觉得太实用了。作者用了很多具体的例子，比如如何从海量的用户评论中，找出大家普遍在意的产品功能点，又比如如何识别出那些对产品持负面态度的核心用户，并找出他们不满的原因。这让我意识到，与其大海捞针地回复每一条评论，不如先找到那些最有价值的信息，然后有针对性地去改进。 而且，这本书并没有停留在理论层面，它还介绍了许多实用的工具和方法，即使我不是技术出身，也能照着做。我试着跟着书里的步骤，分析了一下自己店铺最近的一些用户评论，惊喜地发现，我之前忽略了一些非常重要的信息。这本书真的让我感觉，我正在掌握一种全新的、更有效的方式来理解我的客户。 最让我满意的是，这本书的语言一点都不枯燥，甚至还带着点小小的幽默感。作者在解释一些技术概念的时候，用了非常生动的比喻，让那些原本听起来很抽象的东西，一下子就变得形象起来。我之前对“自然语言处理”这个词一直有点畏惧，但读完这本书，感觉自己好像也能稍微理解那么一点点了。