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        情感倾向分析
        自动?#22253;?#21547;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?#21462;?#24773;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?#31243;?#21035;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?#20113;?#35770;进行情感倾向性分析,将不同用户对同一?#24405;?#25110;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
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        • 长句效果好

          在相对长的句子?#20808;?#28982;能够保持较好的效果
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          在多个垂类上(汽车、餐饮、?#39057;?#31561;)情感倾向性分析准确率达到95%以上,已应用于?#23548;?#20135;?#20998;?

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