大模型助力电商评论挖掘:情感分析与观点提取

1. 背景介绍

电商平台的蓬勃发展催生了海量用户评论数据，这些评论蕴藏着用户对产品和服务的真实感受和意见。有效地挖掘和分析这些评论，对于商家改进产品、提升服务质量、制定营销策略等具有重要意义。然而，传统的人工方式难以应对如此庞大的数据量，因此，利用大模型进行电商评论挖掘成为了一种高效且可行的解决方案。

1.1 电商评论挖掘的价值

电商评论挖掘主要包含两个核心任务：情感分析和观点提取。

• 情感分析旨在识别评论中表达的情感倾向，例如正面、负面或中性。通过分析用户情感，商家可以了解用户对产品和服务的满意度，并针对性地进行改进。
• 观点提取旨在识别评论中用户关注的方面，以及用户对这些方面的具体意见和建议。例如，对于手机评论，观点提取可以识别用户对屏幕、电池、摄像头等方面的评价，帮助商家了解产品的优缺点。

1.2 大模型的优势

大模型在电商评论挖掘中具有以下优势：

• 强大的特征提取能力：大模型可以从文本中提取丰富的语义信息，包括词语、短语、句子以及篇章级别的特征，从而更全面地理解用户评论的含义。
• 卓越的语言理解能力：大模型能够理解