停產替代此編碼器DBS50E-SKEM003001037170DKS40-E5M00300的融合是當前汽車行業的發展趨勢,為龐大的汽車保有量市場提供更深入、更細粒度的服務是獲取汽車行業新的增長點和利潤源的必然途徑。而獲取客戶對各項服務全面的情感體驗是服務質量改進與提升的前提和關鍵,客戶全面的情感體驗既有非左即右“粗粒度”的情感,也應包含具體、清晰的“細粒度”的情感。隨著市場競爭的日益增大、客戶個性化需求滿足的重要性日益凸顯,過去粗粒度的情感評價方法難以捕捉客戶具體的個性化需求的缺陷愈加明顯。客戶對服務質量清晰、具體的細粒度情感體驗的獲取成為當前汽車服務企業的迫切需求,也是服務企業有針對性地提供服務的重要依據。為10年汽車服務企業的售前、售中、售后服務業務客戶評價數據,以平臺積累的客戶主觀情感的非結構化文本數據為支撐,重點研究汽車服務質量細粒度情感評價方法。本文的主要工作包括:（1）分析了平臺服務企業服務質量評價現狀,根據平臺存在的數據片面化導致的用戶意見不完整,及分析結論的粒度粗等問題,在對現有面向文本評價數據的情感獲取方法研究的基礎上,提出了由文本預處理、兩階段情感元素抽取和情感元素去重三大部分組成的細粒度情感分析方案。（2）根據用戶評價文本數據描述隨意性大,數據混雜、不規范的問題,以及中文文本連續不間斷字、詞排列描述的特點,分別通過無效文本過濾技術、中文分詞方法及word2vec模型對平臺的評價文本進行了預處理,為后續情感抽取提供數據質量的保證和文本數據的形式化支持。（3）根據平臺文本數據未形成用戶評價的標簽化知識的現狀及現有情感元素抽取方.