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。
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。
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
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
通过对产品多维度评论观点进行情感倾向性分析，给用户提供该产品全方位的评价，方便用户进行决策
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
在相对长的句子上仍然能够保持较好的效果
可根据需求定制分类模型，打造领域适用性更强的情感分析模型
开始检测
在线检测仅作为部分效果体验，若您有特殊需求，请联系我们，改进源码
注册MulanAI，快速创建产品，点击立即注册
完成创建产品，选择合适的套餐，开通后获取凭证
极速接入，调用接口，立即体验智能云服务
