随着信息科技的发展，人类进入了大数据时代。挖掘互联网上海量主观性文本已成为决策支持的重要手段。从产品消费、服务、医疗保健、金融服务、再到社会事件和政治选举，观点挖掘几乎渗透到现实生活中每一个可能的领域。这些实际的应用为观点挖掘的研究提供了强烈的动机。本书在分析观点挖掘相关理论和相关技术研究现状基础上，阐述了方面级观点挖掘方法的分类、如何利用CRF方法以及主题模型进行方面级观点挖掘、以及在观点挖掘环境下实体和方面的指代消解研究。实现了在线评论的智能化观点挖掘，故本书书名为《在线评论方面级观点挖掘理论与方法》，并进一步研究将观点挖掘的结果应用于用户满意度评价及产品属性绩效类型界定方法。每部分研究工作详细描写了背景、问题、研究思路、实验结果、结论与总结等。各部分工作相关，又独成体系，可读性好。