刘 莎 陈艳平

（贵州大学 贵阳 550025）

1 引言

近些年来，随着互联网及电子商务平台的迅速发展，在线评论的有用性成为影响消费者决策的一大重要影响因素。在线评论是用户在体验商业产品和服务后的评估和体验，并为其他用户提供有价值的信息。用户可以通过在线评论了解商家的产品和服务，这有助于他们做出更好的消费决策，并降低产品和服务的参考成本。著名Jupiter Re⁃search公司通过多年调查分析，研究发现75%的消费者在餐厅用餐、旅游住宿、购买商品、亲子游乐场等多项消费之前，会参考互联网上的用户体验后的评论信息。国内也一样，比如淘宝、京东、美团、去哪儿等平台。

由于网络的开放性，发布在线评论的成本很低，许多垃圾邮件和虚假信息使得评论中的信息质量参差不齐，导致评论数量多，噪音大，难以区分，而且评论方式有很多，语言表达也不同，有些评论并不能给我们带来有用的参考价值，如何从大量评论中找到有价值的信息是我们研究的重点和难点。

文中提出了评论有用性投票的低频关键词提取方法。主要是从餐厅的评论中找出低频关键词，通过研究有用性投票来给消费者提供更多的选择和决策，而不是仅仅看用户给这家餐厅打的星级来作为评判指标（一般是五颗星）。因此，低频关键词的识别和提取就成了我们所面临的一大困难，它主要存在以下三个问题。

1）低频关键词的各个部分之间的内聚性弱，无法计算它们之间的相互信息。……