阿里云商品評價解析功能示例解析

摘要：?近年來，電商發(fā)展的如火如荼，從以淘寶為首的網(wǎng)購零售平臺再到垂直的生鮮類等電商，中國電商市場正持續(xù)較快地增長。據(jù)消息稱，手機淘寶DAU在6月18日達(dá)到2.6億的峰值，并且從去年開始，阿里電商平臺推出促進(jìn)消費者評價制度，買家評價字?jǐn)?shù)多，配圖多的能提高分值。

近年來，電商發(fā)展的如火如荼，從以淘寶為首的網(wǎng)購零售平臺再到垂直的生鮮類等電商，中國電商市場正持續(xù)較快地增長。據(jù)消息稱，手機淘寶DAU在6月18日達(dá)到2.6億的峰值，并且從去年開始，阿里電商平臺推出促進(jìn)消費者評價制度，買家評價字?jǐn)?shù)多，配圖多的能提高分值。這一舉動拉高了用戶商品評價率，但是也為惡意評價防控除了新的難題。

阿里電商平臺平均每天產(chǎn)生2千萬條商品評價。評價內(nèi)容不僅體現(xiàn)賣家的口碑信譽，影響消費者的下單判斷，而且這也是獲取消費者反饋互動的最直接方式。

品牌商從中可以解析出商品最吸引人的賣點，以及最需要改進(jìn)的地方，進(jìn)而獲知當(dāng)前的消費者理念，預(yù)判流行趨勢，提高購買轉(zhuǎn)化。當(dāng)一個賣家每天產(chǎn)生數(shù)百條商品評價時，假如用人工方式逐條甄別好評、差評，摘錄收集消費者反饋的關(guān)鍵點，平均需要占用兩名客服人員的工時；一旦遇上營銷活動或者大促，則所需的工時更多。

因此，阿里云自然語言處理推出商品評價解析功能，基于NLP自然語言處理技術(shù)和電商行業(yè)語料，能夠?qū)v史評價和每天新增評價內(nèi)容自動分析，將文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的屬性字段，從而高效甄別出凈負(fù)面評論跟進(jìn)處理，并統(tǒng)計分析最能影響購買轉(zhuǎn)化的相關(guān)因素。

阿里云商品評價解析功能，主要用于分析消費者反饋的評價、點評內(nèi)容，同時也可以對類似微博的口語化、短文本進(jìn)行分析。

四大功能優(yōu)勢
通過來自阿里電商平臺全量商品的評價處理的技術(shù)積累，包括對評價內(nèi)容的解析，確保排序優(yōu)先輸出對消費者決策有幫助的評價；

提煉商品的關(guān)鍵屬性，搭建符合行業(yè)特性的標(biāo)簽體系，幫助消費者快速了解買過用戶的體驗；

支持“評價體或微博體” 的情感分析：對用戶的評價進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，分為商品、服務(wù)、物流三大類并且進(jìn)行情感分析，可協(xié)助商家有針對性地展開售后服務(wù)；

支持商品屬性維度的情感分析：對于覆蓋行業(yè)的商品，進(jìn)行關(guān)鍵屬性的提煉及情感打分，讓商家第一時間全面了解店鋪已售商品的消費者印象，對后續(xù)銷售方向提供決策依據(jù)。

評論示例說明：
比如說“面料舒適，款式好，只是尺碼偏小，好在我看了其他買家的評價，在原尺碼上加了一號，正合適，很滿意！給滿分！服務(wù)好，發(fā)貨快！”這句話，商品評價解析功能如何判斷是正面評論還是負(fù)面評論。
具體操作如下：

接口定義

請求方法

POST
請求URL

URL參數(shù)
參數(shù)名 描述
Domain 目前支持ecommerce（電商領(lǐng)域）
Header
Content-Type application/json

body請求體

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參數(shù)說明

參數(shù)名 值
cate 行業(yè)類別，目前支持的行業(yè)有：

1. “clothing”：服裝

2. “makeup”：美妝

3. “snacks”：零食

4. “milkpowder”：奶粉

5. “paperdiaper”：紙尿褲

6. “shoes”：鞋類

7. “furniture”：住宅家具

8. “bedding”：床上用品

9. “underwear”:內(nèi)衣

10. “bags”:箱包

11. “cellphone”:手機

12. “cycling”:騎行配飾

13. “bicycle”:自行車

14. “bigball”:大型球類

15. “l(fā)ittleball”:小型球類

16. “watch”:手表
    其他行業(yè)逐步增加中，請關(guān)注文檔更新或咨詢客服人員

text 需要分析的評價文本
返回結(jié)果

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參數(shù)說明

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