用户情感的表露错综复杂，发表的评论不一定只表达一种情感，通常有褒有贬，即在肯定产品某些方面的同时又批评其他方面。如果将评论视为原子对象，就无法有效地挖掘包含在评论中的用户反馈信息。因此，多维度、细粒度地识别产品评论的关键元素，才是分析产品评论与商家业绩关系的关键。与粗粒度情感分析相比，细粒度情感分析是将对产品评论整体的情感分析细化到对产品属性及其评价观点的识别与情感分析，所以能够挖掘出更加具体、更有实用价值的情感信息。

为了有效地获取产品评论对产品各个属性的评价观点，并且进一步挖掘其潜在的应用价值，需要结合设计科学和计量经济两种研究范式，对“产品评论的细粒度情感分析”展开系统的研究。一方面，设计细粒度情感分析算法，识别产品评论中的评价对象及其评价观点；另一方面，采用计量经济学方法，对产品评论的各个特征（如评价对象、评价观点、评价星级和评价数量等）与产品销量的关系进行建模，分析产品评论中不同产品属性的正面评价负面评价对销量的影响。(www.daowen.com)

目前，还未见系统地从计算机科学与经济学相结合的角度进行产品评论挖掘和应用的研究报告。因此，本文以中文产品评论为研究对象，从统计自然语言处理和语义分析两个情感分析的研究角度出发，提出细粒度情感分析方法。在此基础上，以评论中的不同产品属性及其正、负面评价为目标自变量，建立评论与销量关系的计量模型，最终揭示产品评论对商家销量的影响机理。