在互联网时代,文本是在互联网上传递信息的主要方式。各种网络平台为用户提供了与企业沟通的便利渠道,在线评论包含着丰富的信息,成为了企业了解用户、为用户提供更满意产品的重要参考。企业需要从这些丰富的信息中提取和总结有用的数据,以帮助其进一步了解用户,挖掘用户痛点。数据挖掘和自然语言处理领域的快速发展使得企业能够从在线评论中提取有用的数据。本文将以OPPO在2018年的旗舰产品FindX作为研究对象,基于产品特征,对在线评论进行处理与分析,对用户痛点进行挖掘。通过分析用户对该款产品各属性的态度或体验感受,发现用户在使用过程中的不满之处,找出使用户感受到“痛”的产品属性,以消除或减少用户的不良体验及负面情感。通过在线评论的爬取与预处理,提取其中的产品特征及用户关于产品特征的主观态度,即对特征词与情感词进行提取,将相似的产品特征进行归类,总结归纳出用户对于性价比、性能、续航、拍照、外观这五类产品属性的态度或情感;进一步在挖掘用户情感态度的基础上加入考虑用户对产品特征的关注程度,对用户痛点进行量化,突出体现用户的不良体验或负面情感,发现性价比、性能、拍照和外观这四个类别是用户的痛点所在,并从评论中总结产生痛点的原因。利用在线评论,能使得企业获得用户痛点的相关信息,了解用户对产品各个特征的使用感受及产生不满的原因。