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。

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。