基于深度语义理解的新一代情感分析引擎,现已支持中英文双语分析,并提供垂直领域微调模型,为不同场景的文本情感识别提供更精准、更高效的解决方案。

核心技术升级

双语情感理解能力
v2 版本突破了单一语言限制,在中英文语料上进行联合训练,采用跨语言迁移学习架构,不仅支持中英文混合文本的准确识别,还能捕捉不同语言文化背景下的情感表达差异。无论是分析国内社交媒体评论,还是处理跨境电商英文 reviews,DeepSenti v2 都能提供一致的高质量结果。

领域自适应微调模型
针对不同行业文本的语言特征和情感表达模式,我们基于大规模预训练模型进行领域定向微调(Domain-Adaptive Fine-tuning),现已推出三个专业版本:

• 通用模型 - 采用多领域混合训练策略,在新闻、社交媒体、政策文本等通用场景下保持稳定表现
• 电商模型 - 专门针对商品评价、用户反馈进行优化,深度理解消费者对产品功能、物流服务、价格敏感度等细分维度的情感倾向
• 学术论文模型 - 识别学术文献中的评价性语言,准确区分作者对研究方法、实验结果、理论贡献的肯定或质疑态度,支持文献综述和研究脉络分析

推理性能优化
通过模型量化(INT8 Quantization)、算子融合(Operator Fusion)和动态批处理技术,v2 版本在保持精度的同时,推理速度提升约 3 倍,单条文本分析响应时间降至秒级,支持大规模文本的实时处理需求。

精度提升的技术路径

• 采用对比学习(Contrastive Learning)增强模型对细微情感差异的区分能力
• 引入注意力机制改进(Multi-head Self-Attention),更准确定位文本中的情感关键信息
• 结合预训练语言模型的深层语义特征,提升对隐喻、反讽等复杂表达的识别率

核心功能特性

情感倾向判断
对文本进行积极、中性、消极三分类,并提供置信度评分,帮助研究者快速掌握整体情感态势。

情感关键词提取
这是 v2 版本的重要创新功能。模型不仅给出整体情感判断,还能自动提取每句话中起到积极或消极作用的关键词汇。通过注意力权重机制,精准定位影响情感判断的核心表达,让分析结果具有可解释性。例如:

• 原句:"这款手机拍照效果很棒,但续航能力令人失望"
• 提取结果:积极词汇、消极词汇["续航能力令人失望"]

这一功能对于理解用户真实诉求、定位产品改进方向具有重要价值。

结构化数据输出

• CSV 格式导出 - 包含原文、情感分类、置信度、积极词汇、消极词汇等字段,支持后续统计分析和数据挖掘
• 可视化分析 - 自动生成情感分布图、趋势变化曲线等多种可视化结果,直观呈现情感态势
• 批量分析报告 - 汇总统计信息,展示整体情感占比、高频情感词汇等关键指标

应用场景

• 舆情监测 - 实时追踪公众情绪变化,通过情感关键词快速定位关注焦点
• 电商评论分析 - 提取用户评价中的积极/消极关键词,精准识别产品优势与痛点
• 学术文献研究 - 批量分析论文立场与评价倾向,提取关键评价性表达
• 用户体验研究 - 深度挖掘反馈文本中的情感信号,量化用户满意度
• 政策反馈评估 - 分析民众对政策措施的接受度,识别引发情感反应的具体政策要素

技术参数

• 支持语言 - 中文、英文(可混合输入)
• 模型架构 - 基于 Transformer 的预训练+微调范式
• 处理能力 - 支持单条文本到百万级文档的批量分析
• 准确率 - 通用场景 F1 值 0.89+,垂直领域微调模型 F1 值 0.92+
• 响应速度 - 平均单条推理时间 < 50ms

使用方式

• 零代码网页操作,选择对应领域模型即可开始分析
• 支持 TXT、CSV、Excel 等多种格式批量上传
• 分析完成后自动生成 CSV 结构化数据和可视化图表
• 结果支持在线预览和一键下载,便于后续研究使用

DeepSenti v2,让情感分析更精准、更透明、更实用。

使用地址：

http://tatools.cn