飞速发展的Web技术及电子商务正在极大改变人们的工作和生活方式,为了提高消费者的交互体验,电子商务网站允许并鼓励消费者对其所购买的商品发布评论,产生了大量的商品评论。一般来说,评论评分可以给予消费者对于某商品或服务价值的总体感知,评论的文本内容则更多地提供的是一种细节感知。商品的评论和评分对于消费者的购买决策有着非常重要的作用,但由于心理、经济、制度等方面的原因,致使评价内容和评价评分之间有一定的差距,带来评分偏差,进而使消费者陷入模糊、矛盾、犹豫的购买决策困境。尽管在线商品评论是消费者购买决策的重要依据之一,然而现实中评论内容与评分间的不一致将对购买决策的制订形成干扰,折射出解决评论真实性问题的重要性和现实性。当前关于评论偏差的研究主要围绕语法、语义层面进行,矫正的效果和速度存在较大局限。本文则尝试在语义与语用层面取得突破,通过引入语言学的话语标记理论,构建商品评论话语标记语库,设计包含可信度、评论立场、情感态度的评分体系,并采用改进后层次分析法得到各评价指标的权重,提出基于话语标记的评论评分计算方法,赋予评论本身更为精准的评分;最后,利用Python语言对该算法进行计算机化,并对京东商城的真实评论数据进行分析,结果验证了本方法的可行性和有效性。全文共分六部分,具体内容如下:第一部分是绪论,主要介绍研究背景、研究目的及意义、研究方法以及本文所做的创新工作。第二部分是国内外相关研究,主要介绍在线商品评论偏差类型、偏差产生的原因和机理,以及常见的矫正偏差的方式。第三部分是话语标记理论的引入,主要分析话语标记理论引入在线商品评论领域的可行性,介绍在线商品评论领域的话语标记类型,并构建相应的话语标记词库。第四部分提出基于话语标记理论的评分体系。利用评论中不同类型的话语标记,从可信度、评论立场和情感态度三个角度剖析评论内容,赋予评论与内容相匹配的评分,对评分偏差进行精细化修正。第五部分首先利用Python语言对本论文提出的基于话语标记理论的评分计算方法进行编程,实现计算机对评论评分的自动化处理。然后,从知名电子商务网站(京东商城)下载不同类别商品的在线评论,利用问卷调查和SPSS的独立样本t检验,验证本文所提到的该方法的可行性和有效性。第六部分不足和展望,主要对全文进行总结的基础上,提出本文研究过程中的不足和未来的研究工作。