卡思数据：情感分析让数据不再冷冰冰

价值成果

百度提供了先进的自然语言情感分析技术，基于大数据和深度学习的训练，具有很高的准确性及稳定性。在对主观信息较强、语句较长的视频用户评论中仍然有较好的效果。

1. 通过对节目评论的情感倾向分析，在大数据的基础上添加舆情分析，从量和质的维度综合体现节目价值。

2. 帮助创作者把握用户对热点信息的情感倾向性变化，为广告主提供广告投放的话题监控、口碑分析，为投资人提供更全面的价值评估参考。

3. 在对用户评论热点词提取的同时评级情感倾向，很大程度上提高了对一档节目质量优劣的整体评估。

案例故事

核心诉求

通过对一档节目的播放、评论、弹幕、顶踩的数值分析，可以得出该节目的热度、用户参与度等信息。

但通常创作者还需要了解视频用户的情感趋势与关注热点，广告主需要了解广告投放成效和口碑优劣，投资人需要了解节目的垂直程度和业内价值。

只有冷冰冰的数据是无法达到预期效果的，急需通过对用户的情感分析、口碑分析、话题监控、舆情分析来指引创作方向和运营方式。

解决方案

卡思数据通过对用户评论的关键词提取，获取关键词在节目评论中权重，定位用户的关注热点。通过接入百度自然语言情感倾向分析技术，实现对节目的评论信息的情感分析，反应出节目的用户口碑。

关键词分析：整合节目下的所有评论内容，使用关键词提取算法（TF-IDF）提取，按照权重以词云形式展示关键词。

情感分析：使用节目下的评论信息，逐条请求百度API，获取评论情感极性评分，整合展示出节目评论舆情倾向占比。

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