使用AI工具可一键完成用户评论情感分析与舆情监控：一、TrendRadar聚合多平台评论并实时情感扫描；二、百度Senta API实现零代码批量标注；三、本地部署Senta模型保障数据私密；四、DeepSeek联动智享AI生成动态应对策略。
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如果您已采集到大量用户评论数据，但难以快速判断整体情绪倾向与关键问题焦点，则可能是由于缺乏自动化情感识别与舆情归因能力。以下是使用AI工具一键完成用户评论情感分析与舆情监控的操作步骤：
一、使用TrendRadar进行全平台评论聚合与实时情感扫描
TrendRadar支持从微博、小红书、抖音、知乎等11+平台自动抓取带关键词的用户评论，并内置ERNIE语义模型对每条评论执行句子级三分类（积极/消极/中性）及情绪细粒度识别（愤怒/失望/惊喜等），同时标记物流慢、包装破损等高频实体问题。
1、下载TrendRadar项目源码并解压至本地目录；
2、编辑config/config.yaml文件，在platforms字段中配置需监控的平台ID（如toutiao、weibo、xiaohongshu）；
3、在keywords字段中填入业务相关词组，使用“+配送快”表示必须含该词，“!广告”表示过滤含广告的评论；
4、运行python main.py启动服务，系统将自动拉取最新评论并生成情感分布热力图；
5、访问http://localhost:8000查看网页报告，点击任意负面簇可下钻至原始评论列表及对应情感强度值（如“太难吃了”→消极 0.96）。
二、调用百度Senta API实现零代码批量情感标注
百度Senta提供免训练的在线API接口，支持单次提交最多500条中文评论，返回每条的情感标签、置信度及评价对象级倾向（如“客服响应⭐⭐⭐⭐☆”），适用于已有CSV/Excel格式评论数据的离线分析场景。
1、登录百度AI开放平台，进入自然语言处理→情感分析→Senta页面，开通服务并获取API Key与Secret Key；
2、将评论数据整理为纯文本列（无标题行），保存为UTF-8编码的comments.txt；
3、使用curl命令调用API：
curl -X POST "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/sentiment_classify?access_token=YOUR_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text":"这个手机拍照效果真差"}'
4、解析返回JSON中的items数组，提取label字段（positive/neural/negative）与confidence值；
5、对结果按label分组统计，导出Excel时将confidence低于0.75的记录标为“需人工复核”。
三、部署本地化Senta模型实现私有化情感分析
当评论数据涉及敏感信息（如医疗咨询、金融投诉）且不可上传公网时，可基于开源Senta模型在内网服务器部署轻量级推理服务，支持自定义餐饮/电商/医疗领域微调，确保数据不出域。
1、克隆Senta官方GitHub仓库：git clone https://github.com/baidu/Senta；
2、安装依赖：pip install -r requirements.txt，并下载预训练模型ernie_tiny_zh；
3、执行领域适配脚本：python run_ernie_finetune.py --task_name ecommerce --data_dir ./data/ecomm/；
4、启动Flask服务：python app.py，监听端口5000；
5、向http://127.0.0.1:5000/predict发送POST请求，body为JSON格式{"texts": ["发货太慢了", "包装很用心"]}，响应中score字段即为情感强度量化值（0～1）。
四、结合DeepSeek与智享AI生成动态舆情应对策略
针对高危负面评论（如“孩子吃了过敏”“充电时冒烟”），系统可联动DeepSeek识别事件严重等级，并由智享AI依据法规库与历史案例库自动生成分级响应话术，避免人工响应延迟或措辞失当。
1、在DeepSeek控制台创建舆情监测任务，设置预警规则：负面情感值＞0.85且含“过敏”“爆炸”“投诉”任一词即触发一级警报；
2、配置智享AI响应模板，绑定“产品质量类危机”策略包，包含《首响30分钟话术》《召回流程指引》《检测报告模板》三类资产；
3、当警报触发时，系统自动提取评论原文、用户ID、发布平台、时间戳生成工单；
4、智享AI调用策略包生成初稿，其中法律条款引用部分自动加粗为《消费者权益保护法》第二十四条；
5、审核人员在网页端勾选“确认发布”，消息同步推送至企业微信与官网公告栏。
