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情感倾向分析
自动对包含主观信息的文本进行情感倾向性判断,为口碑分析、话题监控、舆情分析等
应用提供基础技术支持

功能介绍

针对带有主观描述的中文文本,可自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度。情感极性分为积极、消极、中性。
情感倾向分析能帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控,为企业提供有力的决策支持

  • 积极:90%

    消极:10%

    特别喜欢这种好看的猫咪
  • 积极:65%

    消极:35%

    这真是惊艳世界的中国“黑科技”
  • 积极:6%

    消极:94%

    这车悬挂特别硬,完全难以忍受
  • 积极:1%

    消极:99%

    环境特别差,脏兮兮的,再也不去了

应用场景

  • 评论分析与决策

    通过对产品多维度评论观点进行倾向性分析,给用户提供该产品全方位的评价,方便用户进行决策
  • 评论分类

    通过对评论进行情感倾向性分析,将不同用户对同一事件或对象的评论内容按情感极性予以分类展示
  • 舆情监控

    通过对需要舆情监控的实时文字数据流进行情感倾向性分析,把握用户对热点信息的情感倾向性变化

技术特色

  • 整体精度高

    基于大数据和深度学习训练,自动学习深层次的语义
    及语序特征,具备较强的泛化能力,情感倾向性分析
    精度高
  • 长句效果好

    在相对长的句子上仍然能够保持较好的效果
  • 垂类效果优

    在多个垂类上(汽车、餐饮、酒店等)情感倾向性分析准确率达到95%以上,已应用于实际产品中

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