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用户评论情感分析
【情感倾向分析】适用于电商评论分析、舆情分析等用户情感分析场景
第一步:创建模型
第二步:准备数据
第三步:训练模型
第四步:部署应用
场景价值
如何精准打造用户喜爱的产品,如何持续提升服务质量成为企业管理者们越来越关注的问题。而用户评论,就是获取用户意见的重要土壤。对用户评论进行深度智能化分析,从而高效提升企业服务与运营效率,对企业的良性发展至关重要。
第一步:创建模型
创建模型
完善模型信息
填写模型名称(本次实操模型名称为:用户评论的情感分析),企业开发者请选择公司并填写公司全称,完善行业和应用场景,补充邮箱、联系方式及功能描述,最后点击完成即可成功创建模型
第二步:准备数据
准备数据
创建数据集
完成创建模型后,如图点击“创建”并填写数据集名称后点击“完成”
导入数据集
点击导入,选择有标注信息,本地导入,上传压缩包-xml模式,并上传下载好的两个数据集。
标注数据
本数据集已完成标注,可以直接进行训练
数据集链接
点击查看详情进行下载 查看详情
第三步:训练模型
训练模型
训练配置
选择公有云部署方式,常规训练,根据自身诉求选择算法(例如高性能“/添加上传后的"用户评论的情感分析"数据集,训练环境配置(P4卡免费)
开始训练
点击开始训练,请保持网络畅通,可设置短信提示,本次训练预计30分钟
第四步:部署应用
部署应用
部署流程
训练成功后,选择申请发布/服务名称和接口地址可以自行填写,然后点击提交申请/点击左侧菜单栏-公有云服务,等待发布,等待几分钟刷新即可。
模型校验
上传一段用户评论,完成模型的校验,可以查看到校验精度
部署文档链接
开始体验
技术能力
语音技术
文字识别
人脸与人体
图像技术
语言与知识
视频技术