【标题与描述解析】
本文档探讨的主题是基于CR情感词库的中文在线评论中比较句的识别，特别是在软件工程的背景下，以手机评论为例。文章着重分析了网络评论中的比较句，因为它们包含了消费者对产品优劣的直接对比信息，这对商业决策和个人消费有重大价值。
【C语言标签】
虽然文档标签为"C语言"，但实际内容并未直接涉及C语言编程，而是侧重于自然语言处理（NLP）和情感分析技术在中文评论分析中的应用。因此，C语言可能与实现这种NLP任务的底层编程语言或工具有关，例如用于数据处理、文本分析的库或框架。
【主要内容详解】
1. **比较句在评论分析中的重要性**：比较句在消费者评价中起着关键作用，帮助消费者快速比较产品特性，同时为企业提供宝贵的市场反馈。当前的研究大多关注非比较句，对比较句的分析相对较少。
2. **研究意义**：
- **理论贡献**：本文研究丰富了中文网络评论情感分析的理论，考虑到中文的特殊语言结构和文化背景，提出使用自然语言处理和机器学习技术来分析比较句。
- **应用价值**：通过对网络评论中比较句的识别，可以更高效地提取产品信息，有助于商业分析和消费者行为理解，具有广泛的实际应用意义。
3. **比较句识别研究**：
- **比较句类型**：文献中提出了多种比较句分类方法，如Nominal Comparatives、Adjectival Comparatives等，以及马建忠和吕叔湘等人对中文比较句的详细分类。
- **情感词典研究**：如HowNet和Word2vec，它们在情感分析中起到关键作用。HowNet提供情感词汇资源，而Word2vec能估计词向量并度量词之间的相似性，适用于大量文本数据的处理。
4. **技术方法**：使用N-gram和N-POS-gram作为情感特征，通过改进的文档频率法和布尔加权法选择和计算特征权重，进行卡方检验，以优化特征选择和情感分析性能。
本文档关注的是如何利用自然语言处理技术和情感词库来识别和分析中文网络评论中的比较句，以提高对产品评价的理解和信息提取效率。尽管C语言标签与内容关联性不强，但可能暗示了这种分析技术可能需要C语言或其他编程语言实现的相关工具或库。
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