随着网络、通信以及信息技术的快速发展,在线购物行为普及度的不断上升,在线评论也逐渐在消费者的购买决策行为中起着非常重要的作用。而随着在线评论系统的不断升级优化,使得在线评论内容的复杂性和矛盾性逐渐凸显,而异常性及矛盾性的在线评论对消费者的购买行为产生迷惑影响。本文主要研究目的是通过研究京东电商在线交易平台上的文本在线评论,来识别出在线评论中具有异常性与矛盾性的文本在线评论。本文试图结合模糊本体构建一个异常矛盾检测分析模型,该模型将使用自然语言处理技术来对数据进行收集处理,识别出异常性及矛盾性文本在线评论,并采用情感模糊本体及情感倾向分析的方法找出矛盾性文本在线评论中的情感矛盾。本文通过阅读国内外相关文献,了解了国内外对于异常性及矛盾性在线评论的研究情况,进而在现有的在线评论研究背景基础之上结合实际的中文电商在线评论出发,从文本在线评论异常矛盾检测模型的角度入手,对现有的异常矛盾检测模型理解并分析,结合模糊本体,从而构建出一个结合中文实际的带有情感倾向的异常及矛盾检测分析模型。本文研究的主要内容是基于模糊本体的电商平台矛盾性文本在线评论中的异常矛盾的检测识别,旨在本文中构建一个异常矛盾检测模型来实现对文本在线评论中异常·矛盾特征的识别以及对识别出的数字矛盾类型和情感矛盾类型进行分析。本文共计分为了六章,分别是绪论、相关概念和技术、基于模糊本体的在线评论异常和矛盾识别过程、基于模糊本体的在线评论异常和矛盾识别方法、实证研究和总结及思考。第一章为绪论,主要介绍了现阶段在线评论的发展背景、国内外对于异常性矛盾性在线评论的研究现状、本文的主要研究内容和所用的研究方法等相关基础信息。第二章为相关概念和技术部分,该部分主要介绍了本文所用到的技术方法和理论内容。说明了在线评论异常矛盾检测的内容以及自然语言处理技术的概念性介绍,其中模糊本体模型为本文创新引入的模型,自然语言处理技术主要介绍了数据处理的方法和特征提取所运用的部分方法。第三章为结合名词模糊本体的在线评论异常识别过程及方法部分,是本文的核心章节之一。该部分主要说明了将采集到的在线评论数据进行数据初次处理,同时结合前人提出的异常分类模型进行异常性数据分析,找到并筛选出异常性在线文本并分析,构建在线评论的异常检测模型。第四章为结合模糊本体的在线评论矛盾识别过程及方法部分,该部分也是本文的核心部分之一,该部分会介绍整个在线评论矛盾检测模型的实现过程以及过程中不同阶段所运用到的不同的数据处理方法,将上一部分经过异常筛选后的数据继续进行处理,包括了自然语言处理技术和人工处理技术,最终构建了电商平台在线评论的矛盾检测模型。第五章为实证研究部分,该部分是本文的实验验证部分,该部分是对第三四章提出的模型进行实验,本文会爬取京东电商平台中的数据作为初始数据集,并使用所确定的矛盾检测模型来处理收集到的数据进行实验,来验证模型的可行性以及该模型的性能。第六章为总结及思考部分,这部分回顾了整个研究的过程,并对本文中所做的工作进行了总结,对本文中研究的不足之处进行了思考,也简要阐述了未来的研究方向和该模型在实际生活中的应用前景。实验结果显示,本文所构建的异常及矛盾检测模型具有一定的实践意义,可以为针对在线评论的异常矛盾识别过程和方法提供有用的资料,并为今后与本文相关的在线评论异常矛盾检测研究提供一个思路。