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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
立即使用 技术文档
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
合作案例: 百度糯米 度秘
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
合作案例: 百度糯米
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
免费试用
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情感倾向分析可以分析哪些情感类型？