摘要
随着电子商务的迅猛发展，网购已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
消费者在做出购买决策时，越来越依赖于其他用户的评价和体验。
因此，对网购产品评论进行情感分析，了解用户的情感倾向，对于商家把握产品优势与不足、提升产品竞争力以及电商平台改进服务质量都具有重要的意义。
本文首先介绍了情感分析和用户满意度的相关概念，然后梳理了国内外在网购产品评论情感分析和用户满意度研究方面的现状，并对主要研究方法进行了归纳和比较。
在此基础上，本文分析了现有研究的优势和不足，并展望了未来的研究方向，例如跨平台、跨语言情感分析，以及结合深度学习和情感计算等新技术提高情感分析的精度和效率等。
关键词：情感分析；用户满意度；网购评论；深度学习；情感计算
#1.1情感分析
情感分析（SentimentAnalysis），又称意见挖掘（OpinionMining），是指利用自然语言处理、文本挖掘和计算语言学等方法，对带有情感色彩的主观性文本进行分析，以识别文本中表达的情感倾向（积极、消极或中性），并提取情感信息的过程。
#1.2用户满意度
用户满意度（UserSatisfaction）是指用户对产品或服务的整体体验和感知，是用户在使用产品或服务后形成的态度和评价。
用户满意度通常用量表进行测量，例如李克特量表，分数越高表示用户满意度越高。
#1.3网购产品评论
网购产品评论（OnlineProductReviews）是指消费者在网购平台上对购买的产品或服务发表的评价性文本信息，通常包含对产品功能、质量、价格、物流等方面的描述和评价，以及用户的情感体验和购买建议等。
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