[目的/意义]通过识别和分析用户评论中的情绪原因，深入挖掘用户需求，以支持用户需求导向的产品设计和优化。

[方法/过程]将用户情感细化为用户情绪，首先根据预训练模型—微调范式，对预训练语言模型T5进行微调，再用训练好的模型抽取产品评论中与用户情绪对应的原因子句；紧接着从原因子句中抽取产品描述微原因和使用场景微原因，并构成两类用户情绪原因摘要；最后提出“情绪—原因—特征”用户需求网络模型，将先前步骤抽取的各因素结合起来进行可视化，在此基础上展开用户需求分析。同时以公开的手机产品评论数据集为例，验证模型的有效性。

[结果/结论]结果表明，相较于传统情绪识别任务，细粒度更高的情绪原因识别能够更简明、有效地捕捉用户需求，反映消费者对产品的喜好、不满和期望，为产品设计者提供优化思路，帮助市场营销人员把握产品宣传方向。

靳健,吴倩,秦淑英.产品评论中的“情绪—原因—特征”用户需求网络构建与分析[J].图书情报工作, 2025 ,69 (17) : 130-142.