关键词：大数据技术;汽车行业;用户评论;消费者满意度;自然语言处理
摘 要：随着中国汽车工业和市场的发展，汽车市场已经进入了存量竞争阶段。如何更加精确地了解消费者的需求变得愈发重要。文章利用互联网收集了大量购车用户的评论数据，并运用大数据技术对其进行了分析。首先对大量互联网数据进行清洗及分类处理；然后通过自然语义处理技术，对各个车型的所有评论数据进行了情感分类，并构建了满意指数；最后通过对满意指数的分析以及可视化展示，得出了消费者对汽车产品不同属性的满意度的权重和阈值。此外，除了通过数值化的满意度指数来发现市场的一般规律以外，还进一步通过观点抽取技术，从大量评论数据中提取出了消费者针对汽车产品某一属性或正面或负面的普遍观点。通过满意度指数和观点提取，并利用大数据技术，得出了消费者对热门车型满意度的一般规律，可以为汽车产品的研发提供了更加清晰和准确的指导。
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