商品评价解析_文本分析及挖掘_舆情识别_人工智能-阿里云

商品评价解析
基于电商行业的大量语料研发,对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析,高效甄别正负面评价,当前已支持24个行业类别。如需更多行业与商品维度的定制化,请使用NLP自学习平台。
如有私有化部署(本地部署软件)需求,及商务问题,请联系:nlp-support@list.alibaba-inc.com

立即体验

电商领域
  • 大球类
  • 保健食品
  • 女装
  • 电扇
  • 粮油米面
  • 洗衣用品
  • 电视机
  • 球类配饰
  • 家装主材
  • 文具
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产品优势

多粒度支持
包含基本语义粒度,更小的检索粒度以及扩展检索粒度
海量数据建模
基于百亿级别的数据反馈建立分析模型,提升模型的精度和适配性
高效精准
通过多年的语料及算法研发积累,可在短时间内分析海量文本,帮助更好更精确地挖掘出文本价值
灵活的更新机制
应对层出不穷的新品牌新品类,结合阿里自有业务,定期增量更新

应用场景

商品口碑分析
问题追踪
属性分类
商品口碑分析
可以了解用户对商品的满意度,进而制定好的营销策略。
能够解决
舆情分析
口碑分析
了解市场评价
推荐搭配使用
问题追踪
及时发现并跟踪问题,评估严重性及制定处理方案。
能够解决
问题及时发现
问题等级评估
制定处理方案
推荐搭配使用
属性分类
将不同消费者对同一产品的评价内容按属性分类,了解各环节的市场反应。
能够解决
个性化分类
属性聚合
了解市场评价
推荐搭配使用

更多产品与服务

NLP自学习平台
支持文本实体抽取、文本分类等NLP定制化算法能力,用户无需拥有丰富的算法背景,仅需标注或上传适量文档数据,即可通过平台快速创建算法模型并使用。
情感分析
又称倾向性分析,或意见挖掘,它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力,可以针对带有主观描述的自然语言文本,自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。
多语言分词
将连续的自然语言文本,切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列,同时保持对数据、模型的不断迭代更新,目前支持简体中文、英文及泰文。
命名实体
命名实体服务可以帮助您快速识别文本中的实体,进而挖掘各实体间的关系,目前主要针对电商领域,识别品牌、产品、型号等,同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。

文档与工具