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百度情感分析技术，充分了解用户
2019年12月16日 由 TGS 发表
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在互联网和信息化不断发展的今天，企业的可持续发展越来越离不开精细化、智能化的企业运营。如何精准打造用户喜爱的产品，如何持续提升服务质量也成为企业管理者们越来越关注的问题。在互联网时代，用户评论，就是快速获取用户意见的重要土壤，而如何对用户评论进行深度智能化分析，进而快速提升企业服务与运营效率，对企业的良性发展至关重要。面对大量、多维度的用户评论，如何快速搭建评论智能化分析平台，高效完成用户意见分析给企业带来了一些挑战。如果您也常常受困于如何高效精准地分析大量用户评论，或是想科学直观地量化客户满意度，又或者需要根据社交网络舆情来调整产品策略，不妨花几分钟时间来了解下百度自然语言处理（NLP）的情感倾向分析技术吧！智能化分析用户评论，了解用户情感倾向，加速企业智能化！
百度情感倾向分析技术首先具备适配多领域的通用能力。基于深度学习技术和百度大数据，针对通用场景下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，为口碑分析、话题监控、舆情分析等应用提供基础技术支持。
2019年11月，百度又新推出了实体级情感分析，可以针对给定的文本自动抽取其中包含的重要实体，并且给出每个实体在文中的情感倾向，可以更深挖掘用户意见。百度情感倾向分析技术同时还具有灵活高效的定制能力，可以满足不同行业、场景下用户的专属需求。基于迁移学习技术，百度情感倾向分析技术支持用户使用适合自身应用场景的情感极性标注语料，在通用模型基础上进行优化训练，满足专属场景的更高准确率要求。比如在法律、金融、教育、电商等行业，通用能力往往难以很好满足具体需求，而想要自行训练，用户常常受困于标注数据不足等问题。通过使用定制化能力，用户仅需提供少量特定场景的标注数据，即可简单快速地在通用模型上进行重训，从而快速满足场景业务的需求。
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