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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
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