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情感傾向分析

自動對包含主觀信息的文本進行情感傾向性判斷,為口碑分析、話題監控、輿情分析等
應用提供基礎技術支持
情感傾向分析
自動對包含主觀信息的文本進行情感傾向性判斷,為口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供基礎技術支持

功能介紹

針對帶有主觀描述的中文文本,可自動判斷該文本的情感極性類別并給出相應的置信度。

情感極性分為積極、消極、中性。

情感傾向分析能幫助企業理解用戶消費習慣、分析熱點話題和危機輿情監控,為企業提供有力的決策支持。

特別喜歡這種好看的貓咪

積極 90%

消極 10%

這真是驚艷世界的中國“黑科技”

積極 65%

消極 35%

這車懸掛特別硬,完全難以忍受

積極 6%

消極 94%

環境特別差,臟兮兮的,再也不去了

積極 1%

消極 99%

應用場景

評論分析與決策

通過對產品多維度評論觀點進行傾向性分析,給用戶提供該產品多角度的評價,方便用戶進行決策

評論分類

通過對評論進行情感傾向性分析,將不同用戶對同一事件或對象的評論內容按情感極性予以分類展示

輿情監控

通過對需要輿情監控的實時文字數據流進行情感傾向性分析,把握用戶對熱點信息的情感傾向性變化

技術特色

整體精度高

基于大數據和深度學習訓練,自動學習深層次的語義 及語序特征,具備較強的泛化能力,
情感傾向性分析精度高

長句效果好

在相對長的句子上仍然能夠保持較好的效果

垂類效果優

在多個垂類上(汽車、餐飲、酒店等)情感傾向性分析準確率達到95%以上,已應用于實際產品中