需将评论输入情感分析模型判断倾向以评估口碑，方法包括：一、调用云端API；二、本地加载开源模型；三、规则与模型混合；四、微调BERT适配领域；五、部署轻量LSTM+Attention模型。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
如果您希望借助人工智能技术对用户评论进行情感倾向判断，从而评估产品口碑，则需要将文本输入到经过训练的情感分析模型中。以下是实现该目标的多种方法：
一、使用预训练API服务
调用成熟平台提供的云端情感分析接口，无需自行训练模型，可快速获取正向、负向、中性情绪分类及置信度得分。
1、注册阿里云、百度AI或腾讯云账号并开通自然语言处理服务。
2、在控制台创建应用，获取API Key与Secret Key。
3、将用户评论文本以JSON格式通过HTTPS POST请求发送至对应情感分析接口地址。
4、解析返回的JSON响应，提取sentiment字段值（如“positive”、“negative”、“neutral”）及confidence数值。
5、对批量评论循环执行步骤3–4，并按情感类别统计频次，生成口碑分布图。
二、加载开源预训练模型本地推理
在本地环境部署轻量级Transformer模型，避免数据上传风险，支持离线分析与定制化微调。
1、使用pip安装transformers与torch库：pip install transformers torch。
2、加载huggingface上已微调的中文情感分析模型，例如uer/roberta-finetuned-jd-binary-chinese。
3、实例化pipeline对象，指定task为sentiment-analysis，model与tokenizer自动匹配。
4、将每条用户评论传入pipeline，获取输出字典，其中label键对应“positive”或“negative”，score表示概率值。
5、设定阈值（如0.6），将score低于该值的判定结果标记为需人工复核。
三、构建规则增强型混合系统
结合词典匹配与机器学习模型输出，提升对讽刺、反语、程度副词修饰等复杂表达的识别鲁棒性。
1、准备中文情感词典（如BosonNLP、知网Hownet）及否定词、程度词表。
2、对评论分词后，扫描是否存在强情感极性词（如“爆炸好”、“差到离谱”），并记录其修饰关系。
3、将原始文本送入第二步中的预训练模型，获得基础情感标签与置信度。
4、当模型置信度低于0.7且检测到否定+高极性词组合（如“不是不难用”）时，触发规则引擎反转初始判断。
5、最终输出标签需标注来源类型：模型判定、规则修正或冲突待审。
四、微调BERT类模型适配垂直领域
针对特定行业术语与用户表达习惯，使用标注好的产品评论数据集对基础模型进行监督训练，提升领域准确率。
1、收集至少2000条带人工标注（正面/负面/中性）的本产品相关评论，划分训练集、验证集、测试集。
2、使用Hugging Face Trainer API加载bert-base-chinese，修改分类头为3类输出层。
3、设置学习率2e-5、batch_size=16、epoch=3，在GPU上启动训练。
4、验证集F1值连续两轮未提升时终止训练，保存最佳检查点。
5、加载微调后模型进行推理，对新评论输出logits，取argmax得到预测类别，概率值由softmax转换得出。
五、基于LSTM+Attention的轻量模型部署
适用于边缘设备或低算力环境，在保持合理精度前提下降低推理延迟与资源占用。
1、对评论文本做字符级或词级别嵌入，使用预训练的Chinese-Word-Vectors初始化embedding层。
2、构建双向LSTM层，隐藏单元数设为128，后接Attention机制加权聚合时序特征。
3、连接Dropout(0.5)与全连接层，输出3维logits，经Softmax归一化为三类概率。
4、使用交叉熵损失函数训练，早停策略基于验证集loss，最多训练20轮。
5、模型导出为ONNX格式后，可在树莓派或安卓端TensorFlow Lite中加载运行，单条评论推理耗时低于120ms。
