作为审稿专家，针对《基于用户评论文本挖掘的我国早教App的发展现状和对策研究》一文的审稿意见如下：

一、文章结构与内容评价
文章结构：
文章结构较为清晰，逻辑连贯，分为引言、研究方法、研究结果、建议和总结与展望五个部分。
引言部分简要介绍了研究背景和意义，为研究提供了必要的背景信息。
内容全面性：
文章通过用户评论文本挖掘的方法，对我国早教App的发展现状和存在问题进行了较为全面的分析，并提出了相应的对策。
研究内容涵盖了早教App的内容、教学质量、可靠性、广告等多个方面，较为全面地反映了用户关注的焦点。
二、科学性与创新性评价
科学性：
文章采用了社会网络分析、LDA主题聚类分析和情感分析等多种文本挖掘技术，方法科学且具有较强的可操作性。
数据分析过程合理，结论基于详实的数据支持，具有较高的可信度。
创新性：
文章在早教App的研究领域引入了文本挖掘技术，为分析用户需求和满意度提供了新的视角和方法，具有一定的创新性。
通过对用户评论文本的深入挖掘，揭示了早教App发展中存在的问题和不足，为改进和提升提供了科学依据。
三、实验与数据评价
实验设计：
实验设计合理，数据收集过程规范，通过Python网络爬虫技术获取了大量用户评论文本，为后续分析提供了充足的数据支持。
数据预处理过程严谨，有效去除了与主题无关的内容，提高了分析结果的准确性。
数据可靠性：
提供的数据详实可靠，高频词分析、社会网络分析、LDA主题聚类分析和情感分析的结果均基于实际数据得出，具有较高的可信度。
图表清晰明了，有助于读者理解分析结果。
四、语言与表达评价
语言表达：
语言表达准确流畅，专业术语使用恰当，符合学术论文的规范。
文章结构条理清晰，逻辑性强，易于读者理解和把握核心内容。
格式规范：
文章格式规范，符合《牡丹江师范学院学报(哲学社会科学版)》的投稿要求。
参考文献引用格式统一，符合学术规范。
五、修改建议
增强理论深度：
可以进一步增加对文本挖掘技术的理论介绍，如LDA主题聚类算法的原理和应用场景等，以增强文章的理论深度。
细化对策建议：
对策建议部分可以更加具体和细化，针对不同的问题提出更具操作性的解决方案，以便读者更好地理解和应用。
强化结论部分的总结：
结论部分可以进一步总结研究的主要发现和成果，强调其对早教App发展的实践意义和价值。
六、总体评价
总体来说，这是一篇具有较高学术价值和实践意义的论文。文章结构清晰、内容全面、方法科学、数据可靠、语言表达流畅。通过对用户评论文本的深入挖掘和分析，揭示了我国早教App的发展现状和存在问题，并提出了相应的对策，为早教App的改进和提升提供了有益的参考。建议作者在修改时考虑上述建议，进一步完善论文。我认为该论文符合《牡丹江师范学院学报(哲学社会科学版)》的发表要求，推荐发表。