Code for Fine-grained Sentiment Analysis of User Reviews of AI Challenger 2018

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一个典型的电子商务平台通常有很多类似的待售商品（这里的商品指产品和模仿的组合），使用户难以做出购买选择。为了帮助用户更好地选择不同的商品，以前购买商品的用户因此，如何从大量的用户评论中自动收集有用的信息已经成为研究的热点。但是由于评论数量众多，用户无法阅读所有评论来提取实际有用的信息。因此设计基于用户评论的评分系统可以帮助用户更有效的利用以前的评论信息。.在这里，我们提出了一种用户评论驱动的评分系统，该系统是专门为中国主要的电子商务平台天猫（tmall.com）设计的，旨在帮助客户了解相似商品之间的差异，从而找到满意的商品。得分与天猫得分的得分结果相同，而我们的得分系统可以通过计算出多维得分，以更高的粒度区分商品。 1）我们建立了专用的分词词典来确保用户评论分词的准确性； .2）除词频统计外，在特征空间建立过程中还使用了语法合并，以实现对特征空间的准确实现。.3）我们精心打造了专门针对天猫的情感词典，用于对用户评论进行准确的情感分析。本文提出了一种针对中国著名的电子商务平台天猫设计的用户评论驱动的评分系统，以帮助客户更好地理解差异在不同尺寸的类似物品之间，以提高中国客户的在线购物体验质

博客基本功能：分类，评论，统计阅读量，搜索，标签云，注册，登陆，用户发表博客，管理员回复评论，管理员修改评论，用户发表博客，添加标签，添加分类，自动生成文章摘要，通过邮件找回密码。让测试找出了基本的BUG并一一修复了。

AI Challenger 全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求，推动AI在科研与商业领域结合来解决真实世界的问题。AI Challenger以服务、培养AI人才为使命，打造良性可持续的AI科研与应用新生态。2017年首届大赛发布了千万量级的数据集、一系列兼具学术与产业意义的竞赛、超过200万人民币的奖金，吸引了来自全球65个国家的8892支团队参赛，成为目前国内规模最大的科研数据集平台、以及最大的非商业化竞赛平台。AI Challenger 2018带来十余个全新的数据集与竞赛，以及超过300万人民币的奖金，“用AI挑战真实世界的问题

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在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法，对用户评论进行情感挖掘，组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率，评估所提交的预测算法。

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