1. 语义网络的本质
语义网络是一种社会网络分析的方法，由大量的常识与概念构成，用户借助于微博，脸书等社交媒体工具，由社交媒体工具构建联系网络，通过语义网络，识别评价主体与评论主体观点间的联系。由网络节点和有向线段组成完整的语义网络关系图，在图中，概念之间的从属关系用箭头的方向来表示。本文使用ROSTCM软件，该软件常用于文本分析领域，借助ROSTCM软件中的NetDraw工具可以绘制语义网络图，利用语义网络图实现评价对象间属性的可视化分析。
当评估对象在同一评论中出现更多次时，评估对象节点越大，整个社会语义网络就没有孤立的点，并且其行为就越紧凑，语义网络图中的节点是评估对象和注释，语义网络研究范围的具有很多的共同性和继承性以及更大的紧密度，其对应的为手机商品的评论信息，且社会语义网络有时相对分散，有时相对集中。
通过构建语义网络，可以将产品评论数据以网络的形式连接为一个整体，从而直观地反映出评估对象与评论之间的联系。语义网络通过一种可视化的技术来反应评价对象与评论观点之间的联系。充分挖掘评价对象与评价观点之间的联系，可以挖掘出评论主体背后潜在的、隐藏的信息。
2. 语义网络分析实现
在本文中，首先对正面和负面情绪词汇进行中文分词，并提取两种不同情绪的高频词汇。然后研究两种不同高频词汇之间的语义网络关系，最后抽取行特征构建语义网络图，生成正面情绪和负面情绪两个语义网络图，分别表示正面评价语义之间的联系和负面评价语义之间的联系。
打开ROSTCM6软件的操作页面，在“功能性分析”菜单栏里点击“社会网络与语义网络分析”功能菜单，导入文本数据，绘制语义网络图。
对小米10手机评论的正面和负面评价进行语义网络分析，可视化图如下：
图1 正面情绪语义网络图
通过正面语义网络图可以看出，小米10产品具有屏幕大、拍照清晰、外观美观、运行速度快的特点。
图2 负面情绪语义网络图
通过负面语义网络图可以看出，小米10产品具有信号差、待机时间短、手机重启的缺点。
为了更加直观的描述其正面评价和负面评价，抽取高频关键词后，生成正面情绪词云图和负面情绪词云图。
图3 正面情绪词云图
图4 负面情绪词云图
电子商务的应用，使得电商平台蓬勃发展，人们越来越习惯通过电商平台购物，通过构建语义网络图可以看出，小米10产品具有屏幕大、拍照清晰、外观美观、运行速度快的特点，但是，小米10产品也暴露出其自身的不足，比如信号差、待机时间短、手机重启，如何优化这些问题，提高用户体验，是亟待解决的问题。
通过构建语义网络并连接特征词之间的节点，可以看到不同特征词之间的关系，但是，无法直观地表现产品的属性特征以及优劣特性。因此，仍需要进行特征主题分析以进一步研究特征词的属性，并找出产品所具有的优劣特性。
