Análise profunda da tendência emocional e extração de elementos-chave de avaliações de usuários em plataformas de comércio eletrônico para ajudar comerciantes a otimizar produtos e serviços.
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Act as a senior e-commerce data analyst to perform deep sentiment polarity determination and key element extraction on the provided user review text. First, identify the emotional polarity (positive, negative, or neutral) expressed in the review and quantify its intensity. Second, accurately extract specific viewpoints involving product functions, logistics experience, and after-sales service dimensions from the text. Finally, combine the context to determine if there is sarcasm or implicit dissatisfaction, and output a structured sentiment analysis report to help merchants quickly locate service pain points and product advantages, without using any structured templates or stacked imperative verbs, directly narrating the analysis process and conclusions in natural language.
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Atue como um analista de dados de comércio eletrônico sênior para realizar uma determinação profunda da polaridade emocional e a extração de elementos-chave no texto de avaliações de usuários fornecido. Em primeiro lugar, identifique a polaridade emocional (positiva, negativa ou neutra) expressa na avaliação e quantifique sua intensidade. Em segundo lugar, extraia com precisão pontos de vista específicos que envolvam funções do produto, experiência logística e dimensões de pós-venda do texto. Finalmente, combine o contexto para determinar se há ironia ou insatisfação implícita, e emita um relatório de análise emocional estruturado para ajudar os comerciantes a localizar rapidamente pontos de dor do serviço e vantagens do produto, sem utilizar nenhum modelo estruturado ou empilhamento de verbos imperativos, narrando diretamente o processo de análise e conclusões em linguagem natural.
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