随着数字化科技的发展进步,新能源汽车已经成为国家发展规划中的一项重要内容。但是我国的新能源汽车产业起步较晚,产品成熟度相对不高,容易引发消费者的焦虑和不满情绪,给新能源汽车产业的发展带来影响。消费者满意度调研是企业了解消费者的偏好和诉求,进行产品的改进升级,提升车企竞争力的重要手段。传统的满意度调研方式有问卷调查,电话访谈、面对面约谈等。这些调研方式存在一些局限,例如,问卷调查多从企业的角度设计,研究粒度较粗,不能反映消费者视角的细节因素,文献中关于新能源汽车满意度的研究相对比较匮乏。汽车论坛是车友分享购车用车体验的场所,它提供了站在消费者视角的真实丰富数据,为消费者满意度调研提供了良好的数据支持。所以,针对现有研究存在的不足和汽车论坛的数据特点,本研究以论坛评论数据为基础,运用文本挖掘技术在不同粒度层面上量化消费者对于新能源汽车的满意度,主要的研究内容如下:第一,构建了一个三级层次化的消费者评价指标体系。首先,运用依存句法关系和词性标注相结合从文本评论中提取出复合名词短语作为新能源汽车领域的未登录词库,然后用未登录词库对评论语句进行再次分词和词性标注,并从中筛选出所有的名词和名词短语作为候选评价指标。同时,基于大规模汽车论坛语料利用Word2Vec工具训练词向量。最后,基于候选评价指标和词向量,运用层次聚类算法,辅以人工监督,构建出一个三级层次化指标体系。通过对比亚迪纯电动新能源车型的数据进行实验验证,分析结果证明了本研究方法的可靠性。第二,提出了改进的AATAE＿Bi LSTM属性级情感分析模型,并基于得到的层次化指标体系和情感倾向值,实现了对各级指标满意度的计算。首先用AATAE＿Bi LSTM模型得到所有第三级指标的情感倾向。然后,通过编写算法程序,构建一个第三级指标的综合情感得分矩阵。最后,提出一个满意度综合计算模型,基于综合情感得分矩阵和层次化指标体系,实现了对二级指标和一级指标的满意度和关注度的推算。通过在本文的研究数据上进行验证,结果表明,本研究所提出的情感分析模型和满意度综合计算模型能够同时在粗粒度和细粒度层面实现对消费者的满意度的量化。本研究对企业来说,不仅能够帮助他们在宏观层面上了解产品现状,更能在微观层面发掘消费者的消费痛点和消费偏好,从而进行产品改进升级,提升产品竞争力。对消费者来说,他们的诉求能够传达给企业,也拓宽了消费者了解新能源汽车咨询的渠道。