中文情感分析-中文情感分析模型

电商小贩最头疼啥？那肯定是差评了。可别小看了差评，那东西里头藏着宝贝，关键看你会不会淘。今天个我试了一款号称90%准度的情绪解析神器，咱就瞧瞧这东西能不能帮你把那差评转化成钞票。

情感分析工具哪家强

这微词云东西主打中文情绪识别，吹嘘自己用了台大和知网的词典。我第一次听说情绪识别还得用词典，感觉像是回到了小时候查字典那时候。但人家说了，这么做是为了更精确，毕竟“垃圾”和“真香”这种词，可不是随便猜猜就能搞定的。

界面简单得跟地摊货似的，顶上还挂着个教学短片。我这懒货直接无视了，谁现在还翻说明书？一点就灵才叫本事。500条电商评价，三分钟搞定，这效率比外卖小弟送饭都快。

正负面评论占比

这数据一看，好评65%，差评20%，中立15%，我忍不住笑了，这不就是电商界的常态，"好评如潮，个别喷子"。可细一琢磨，20%的差评率也够吓人的，意思就是每五个顾客里头就有一个是来闹心的。

最逗比的是能单独挑出那些骂人的话。点开一看，系统把“快递慢得跟蜗牛似的”归类为负面，"客服态度烂得要命"也成了负面。这系统还挺有两下子的，连“蜗牛”这种比喻都能认出来。不过把“一般般”算作中性，这操作有点太随意了。

情感值分布图

这报告里头有个图表，长得跟股票走势图似的，横着看是情感得分，竖着看是评论数。平均分儿是6.76，评论数儿有17.65条。这数字精确到小数点后两位，我瞬间感觉数学那东西又来支配我了。

挺逗的是，好评跟差评都挤在两边。这意思就是顾客要么对你爱得要死，要么恨得要命，中间那帮人儿倒是稀少得很。老板们可得好好盯着这两拨人儿，真爱粉和死对头，都是能给你带来人气的关键。

情感词统计功能

前20个热门情感词里头，“质量棒”被点了38回，“贵得要死”也有25次。点开“贵得要死”这俩字，居然能查到它下面评论里的情绪分布。这功能忒实用了，这下终于搞懂了，顾客是真心觉得贵还是就随便吐槽两句。

这系统，有时候识别得让人摸不着头脑，把“绝了”当成了好话，把“要命”当成了坏话。看来就算再智能的系统，也搞不定咱们中文的深奥。不过还好，能手动加词进去，但得掏钱买会员才能享受这待遇。

社会网络关系图

图表里有个像蜘蛛网似的东西，它揭示了“物流”跟“慢”总是一对儿，而“客服”和“态度差”简直就是绝配。这东西挺适合干竞品分析，能帮你瞧瞧对手的差评都爱跟哪些词儿作伴。

这图，有点像谁在画天马行空的画，得动动脑筋才能看明白。我猜开发团队得弄个“小白模式”，不是每个老板都能看懂那些数据。花大价钱买会员就为了看这个，是不是划算，还真是个谜。

人工修正的必要性

测试里头，系统把“死贵”当成了坏话，可“贵妇”却啥事没有。这错误大概占了十分之一，所以还得人工来过一遍。但要是自己一条条看评论，那可就费劲了，先用工具筛一遍，省事多了。

这东西最让人头大的是单字词都识别错，好比把“爽”当成了好，把“坑”当成了坏。咱给老板们提个建议，让员工们写评价的时候多用点成语，少来点网络流行语，这样分析出来的结果可能更靠谱。当然了，前提是顾客们都得有那水平。

看完这评测，花小钱买这东西划不划得来？快来评论区晒晒你用过最屌（或最坑）的数据分析神器！