0047] 实施例1:如图1所示，一种APP软件用户评论一致性判断方法，首先提取APP软 件特征情感词对集；然后计算提取的APP软件特征情感词对集中情感词对的情感倾向程度 得分；最后判断情感倾向程度得分是否存在不等于零的情况来确定APP软件用户评论是否 一致。
[0048] 所述方法的具体步骤如下： W例 Stepl、提取APP软件特征情感词对集F=化，f2,...，氏};其中氏二（怖，Wd， (X= 1，2,...，u)表示APP软件特征情感词对，Wh表示评论用户关注的APP软件特征词，Wa为修饰特征怖的情感词，Wd为修饰情感词Wa的副词；
[(K)加]Step2、设置X= 1 ;
[0051] Step3、判断X是否小于或等于U:如果是，则执行步骤Step4 ;否则，执行步骤 Stepll；
[0052]Step4、判断t中的怖是否为空：如果是，则执行步骤Step6 ;否则，执行步骤 steps;
[0053] Step5、判断怖是否属于集合U:如果是，则执行步骤Step6 ;否则，计算怖与集合 U中每个词或词组的相似度a:如果am。,〉=α，则执行步骤Step6,否则，将t的情感倾向 程度得分F(X)赋值为0,X++，执行St巧3 ;
[0054] steps、判断t中的Wa是否为自定义网络情感词：如果是，则与自定义网络情感词 库匹配，并根据公式F(x) =F(d)冲(Z)计算F(x)，X++，执行Step3;否则，执行Step7; 阳化日]Step7、判断Wd是否为空：如果是，则与《化W化t》词典匹配，并根据公式F(x)=F(a)冲(d)冲(η)计算F(X)，X++，执行Step3 ;否则，执行Steps;
[0056] Steps、判断t是否含否定副词：如果不含，则与《化W化t》词典匹配，并根据公式 F(X)=F(a)冲(d)计算F(X)，X++，执行Step3;否则，执行Step9;
[0057] Step9、判断fx是否含程度副词：如果不含，则与《化W化t》词典匹配，并根据公式 F(x) = -0. 5冲(a)计算F(x)，X++，执行Step3 ;否则，执行SteplO;
[0058] SteplO、判断t是否属于DNP形式：如果不属于，贝Ij与《化W化t》词典匹配，并根 据公式F(x) =0.6*F(d)冲(a)计算否定副词在程度副词之前的情感倾向程度得分F(x)， X++，执行Step3 ;否则，根据公式F(x) = -0. 5冲(d)冲(a)计算程度副词在否定副词之前的 情感倾向程度得分F(X)，X++，执行Step3;
[0059] Stepll、判断是否存在F(x) ! = 0 :
[0060] 如果存在F(x) ! =0,则根据公式
计算出用户对该APP软件每条评 论的综合评分F(0)，再根据用户给APP软件所打的5个评分星级将综合评分F(0)划分成对 应的5个等级，如果量化后的评分星级与用户的评分星级相同，则输出"APP软件用户评论 一致"，否则输出"APP软件用户评论不一致"； 阳06U 如果不存在F(x) ! =0,则输出"APP软件用户评论不一致"； 阳06引式中，U表示APP软件信息中特征集合，am。、表示相似度a的最大值，α表示阔值 且α= 0. 1 ;F(x)表示用户评论中对第X个特征评论的情感倾向程度得分，t表示ΑΡΡ软件 特征情感词对集F中F(x) != 0的个数；F(d)为程度副词的极性参数：若存在程度副词， F(d)取值根据程度副词极性参数类别确定，若不存在程度副词，F(d)取值为1 ;F(n)为否定 副词的极性参数：若存在否定副词，F(n)取值为-0. 5,若不存在否定副词，F(n)取值为1 ; F(a)为情感词的原极性参数：如果情感词为正面，F(a)取值为1，如果情感词为反面，F(a) 取值为-1，如果情感词为中性，F(a)的取值为0. 1 ;F(z)表示自定义网络情感词语库中情感 词的原极性参数：如果自定义网络情感词语库中情感词为正面，F(z)取值为1. 6,如果自定 义网络情感词语库中情感词为反面，F(z)取值为-1. 6。
[0063] 所述程度副词极性参数类别分别五类：第一类，F(d)取值为1. 6 ;第二类，F(d)取 值为1. 4 ;第Ξ类，F(d)取值为1. 2 ;第四类，F(d)取值为0. 8 ;第五类，F(d)取值为0. 6。W64] 所述5个评分星级对应的F(0)取值区间：5星，取值区间为（1，1.6] ;4星，取值区 间为[0.5, 1] ;3星，取值区间为（-0.5,0.5) ;2星，取值区间为[-1,-0.引；1星，取值区间 为[-1. 6, -1)。 阳ο化]实施例2 :如图1所示，一种ΑΡΡ软件用户评论一致性判断方法，首先提取ΑΡΡ软 件特征情感词对集；然后计算提取的ΑΡΡ软件特征情感词对集中情感词对的情感倾向程度 得分；最后判断情感倾向程度得分是否存在不等于零的情况来确定ΑΡΡ软件用户评论是否 一致。
[0066] 所述方法的具体步骤如下：
[0067] St巧1、提取ΑΡΡ软件特征情感词对集F=化，f2,. . .，;其中fx=(怖，WcUa) (X = 1，2,. . .，u)表示ΑΡΡ软件特征情感词对，Wh表示评论用户关注的ΑΡΡ软件特征词，Wa 为修饰特征Wh的情感词，Wd为修饰情感词Wa的副词；
[0068] Step2、设置X= 1 ;
[0069] Step3、判断X是否小于或等于U:如果是，则执行步骤Step4 ;否则，执行步骤 Stepll；
[0070]St巧4、判断t中的怖是否为空：如果是，则执行步骤St巧6 ;否则，执行步骤 Step5 ； 阳071] Step5、判断怖是否属于集合U:如果是，则执行步骤Step6 ;否则，计算刚1与集合 U中每个词或词组的相似度a:如果am。,〉=α，则执行步骤St巧6,否则，将t的情感倾向 程度得分F(X)赋值为0,X++，执行Step3 ; 阳07引 steps、判断t中的Wa是否为自定义网络情感词：如果是，则与自定义网络情感词 库匹配，并根据公式F(x) =F(d)冲(Z)计算F(x)，X++，执行Step3 ;否则，执行Step7 ;
[0073] St巧7、判断Wd是否为空：如果是，贝Ij与《化W化t》词典匹配，并根据公式F(x)= F(a)冲(d)冲(η)计算F(X)，X++，执行Step3 ;否则，执行Steps;
[0074] Steps、判断t是否含否定副词：如果不含，则与《化W化t》词典匹配，并根据公式 F(X) =F(a)冲(d)计算F(X)，X++，执行Step3;否则，执行Step9; 阳0巧]Step9、判断fx是否含程度副词：如果不含，则与《化W化t》词典匹配，并根据公式F(x) =-0. 5冲(a)计算F(x)，X++，执行Step3 ;否则，执行SteplO;
[0076] SteplO、判断t是否属于DNP形式：如果不属于，则与《化W化t》词典匹配，并根 据公式F(x) =0.6冲(d)冲(a)计算否定副词在程度副词之前的情感倾向程度得分F(x)， X++，执行Step3 ;否则，根据公式F(x) = -0. 5冲(d)冲(a)计算程度副词在否定副词之前的 情感倾向程度得分F(X)，X++，执行Step3;
[0077] Stepll、判断是否存在F(x) != 0 :
[0078]如果存在F(x) ! =0,则根据公式
计算出用户对该APP软件每条评 论的综合评分F(0)，再根据用户给APP软件所打的5个评分星级将综合评分F(0)划分成对 应的5个等级，如果量化后的评分星级与用户的评分星级相同，则输出"APP软件用户评论 一致"，否则输出"APP软件用户评论不一致"； 阳0巧]如果不存在F(x) ! =0,则输出"APP软件用户评论不一致"；
[0080] 式中，U表示APP软件信息中特征集合，am。、表示相似度a的最大值，α表示阔值 且α= 0. 1 ;F(x)表示用户评论中对第X个特征评论的情感倾向程度得分，t表示ΑΡΡ软件 特征情感词对集F中F(x) != 0的个数；F(d)为程度副词的极性参数：若存在程度副词， F(d)取值根据程度副词极性参数类别确定，若不存在程度副词，F(d)取值为1 ;F(n)为否定 副词的极性参数：若存在否定副词，F(n)取值为-0. 5,若不存在否定副词，F(n)取值为1 ; F(a)为情感词的原极性参数：如果情感词为正面，F(a)取值为1，如果情感词为反面，F(a) 取值为-1，如果情感词为中性，F(a)的取值为0. 1 ;F(z)表示自定义网络情感词语库中情感 词的原极性参数：如果自定义网络情感词语库中情感词为正面，F(z)取值为1. 6,如果自定 义网络情感词语库中情感词为反面，F(z)取值为-1. 6。
[0081]实施例3:如图1所示，一种APP软件用户评论一致性判断方法，首先提取APP软 件特征情感词对集；然后计算提取的APP软件特征情感词对集中情感词对的情感倾向程度 得分；最后判断情感倾向程度得分是否存在不等于零的情况来确定APP软件用户评论是否 一致。 阳0間实施例4:如图1所示， 阳08引 APP软件用户评论如表3所示，
[0084]表3阳0化]
[0086]所述APP软件用户评论一致性判断方法的具体步骤如下： 柳87] Stepl、提取APP软件特征情感词对集F=化，f2,. . .，;其中fx=(怖，W，Wa) (X= 1，2,. . .，u)表示APP软件特征情感词对，Wh表示评论用户关注的APP软件特征词，如 "下载V'画面"等；Wa为修饰特征怖的情感词，表达了用户对APP软件特征的主观感受，如 "麻烦"、"流杨"等；Wd为修饰情感词Wa的副词，表达了用户对特征情感的程度，如"很"、"非 常"等。
[0088] 本发明使用ICTCLAS2015作为数据处理的工具，进行用户评论信息的分词及词 性标注；基于雇中凯等人对特征词、情感词同时提取的方法，本发明对特征词、副词、情感词 进行同时提取，即提取APP软件特征情感词对集F。本实施例中对用户评论信息分词之后 为："呵呵/〇交换机/n"，提取特征情感词对集：F= {fj。
[0089]Step2、设置X= 1 ;
[0090]fi=(交换机/n，null,null)。
[0091]Step3、判断X是否小于或等于u:本实施例中1< = 1，执行步骤Step4 ;
[0092]Step4、判断fx中的怖是否为空：本实施例怖为"交换机"，执行步骤Steps;
[0093] Step5、判断怖是否属于集合U:本实施例中怖不属于该APP软件信息特征集合U ={QQ/n,软件/n，帮助/vn,彩铃/η,超过/V，充/V，触/V，传输/vn,创新/vi,打造/ V，电脑/η,动态/η,反馈/V，方便/V，分享/V，服务/vn,感动/V，个性/η,功能/η,沟 通/V，购/vg，过程/η,好友/η,互联网/η,话费/η,获知/V，进入/V，空间/η,联系/ V，聊天/vi，留住/V，满足/V，名片/η,气泡/η,全民/η,热线/η,人/η,设置/V，生活 /νη,时间/η,使用/V，视频/η,收发/V，收款