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商品评价解析

更新时间:2018-08-07 10:43:46

产品背景

阿里电商平台平均每天产生2千万条商品评价。评价内容不仅体现卖家的口碑信誉,影响消费者的下单判断,而且这也是获取消费者反馈互动的最直接方式。品牌商从中可以解析出商品最吸引人的卖点,以及最需要改进的地方,进而获知当前的消费者理念,预判流行趋势,提高购买转化。当一个卖家每天产生数百条商品评价时,假如用人工方式逐条甄别好评、差评,摘录收集消费者反馈的关键点,平均需要占用两名客服人员的工时;一旦遇上营销活动或者大促,则所需的工时更多。因此,商品评价解析产品基于NLP自然语言处理技术和电商行业语料,能够对历史评价和每天新增评价内容自动分析,将文本转化为结构化的属性字段,从而高效甄别出净负面评论跟进处理,并统计分析最能影响购买转化的相关因素。

适用场景

商品评价解析主要用于分析消费者反馈的评价、点评内容,同时也可以对类似微博的口语化、短文本进行分析。对于长篇幅的新闻篇章不适用。

功能优势

  1. 技术积累来自阿里电商平台全量商品的评价处理,包括对评价内容的解析,确保排序优先输出对消费者决策有帮助的评价;

  2. 提炼商品的关键属性,搭建符合行业特性的标签体系,帮助消费者快速了解买过用户的体验;

  3. 支持“评价体或微博体” 的情感分析:对用户的评价进行结构化,分为商品、服务、物流三大类并且进行情感分析,可协助商家有针对性地展开售后服务;

  4. 支持商品属性维度的情感分析:对于覆盖行业的商品,进行关键属性的提炼及情感打分,让商家第一时间全面了解店铺已售商品的消费者印象,对后续销售方向提供决策依据;

产品功能描述

支持的行业品类

通过对行业品类深度分析,获取行业品类关键属性进行结构化,现分为三级属性结构。目前适用的品类为:

  1. 服装
  2. 美妆
  3. 零食
  4. 奶粉
  5. 纸尿裤
  6. 鞋类
  7. 住宅家具
  8. 床上用品
  9. 内衣
  10. 箱包
  11. 手机
  12. 骑行配饰
  13. 自行车
  14. 大型球类
  15. 小型球类
  16. 手表
  17. 眼镜
  18. 电视机
  19. 制冷设备

属性结构示例如下:

服装

服装

接口定义

数据预处理

本产品适用于评价(短文本)的解析,建议对数据预处理,对于文本为空的内容进行过滤,同时文本长度不超过500字。

请求方法

POST

请求URL

[http|https]://nlp.cn-shanghai.aliyuncs.com/nlp/api/reviewanalysis/{Domain}

URL参数
参数名 描述
Domain 目前支持ecommerce(电商领域)

Header

Content-Type application/json

body请求体

  1. {
  2. "text": "面料舒适,款式好,只是尺码偏小,好在我看了其他买家的评价,在原尺码上加了一号,正合适,很满意!给满分!服务好,发货快!",
  3. "cate": "clothing"
  4. }
参数说明
参数名
cate 行业类别,目前支持的行业有:
1. “clothing”:服装
2. “makeup”:美妆
3. “snacks”:零食
4. “milkpowder”:奶粉
5. “paperdiaper”:纸尿裤
6. “shoes”:鞋类
7. “furniture”:住宅家具
8. “bedding”:床上用品
9. “underwear”:内衣
10. “bags”:箱包
11. “cellphone”:手机
12. “cycling”:骑行配饰
13. “bicycle”:自行车
14. “bigball”:大型球类
15. “littleball”:小型球类
16. “watch”:手表
17. “glasses”:眼镜
18. “television”:电视机
19. “refrigeration”:制冷设备
其他行业逐步增加中,请关注文档更新或咨询客服人员
text 需要分析的评价文本

返回结果

  1. {
  2. "result": {
  3. "aspectItem":
  4. [
  5. {
  6. "aspectCategory":"物流",
  7. "aspectIndex":"55 57",
  8. "aspectTerm":"发货",
  9. "opinionTerm":"发货快",
  10. "aspectPolarity":"正"
  11. },
  12. {
  13. "aspectCategory":"面料/材质",
  14. "aspectIndex":"0 2",
  15. "aspectTerm":"面料",
  16. "opinionTerm":"舒适",
  17. "aspectPolarity":"正"
  18. },
  19. {
  20. "aspectCategory":"卖家服务",
  21. "aspectIndex":"51 53",
  22. "aspectTerm":"服务",
  23. "opinionTerm":"服务好",
  24. "aspectPolarity":"正"
  25. },
  26. {
  27. "aspectCategory":"版型/款式",
  28. "aspectIndex":"5 7",
  29. "aspectTerm":"款式",
  30. "opinionTerm":"好",
  31. "aspectPolarity":"正"
  32. },
  33. {
  34. "aspectCategory":"尺码",
  35. "aspectIndex":"11 13",
  36. "aspectTerm":"尺码",
  37. "opinionTerm":"偏小",
  38. "aspectPolarity":"负"
  39. }
  40. ],
  41. "textPolarity": "正",
  42. "textIntensity": "0.4851228125853578"
  43. }
  44. }
参数说明
参数名
textPolarity 整条文本情感极性:正、中、负,text字段输入非法时返回-100
textIntensity 整条文本情感程度(取值范围[-1,1],越大代表越正向,越小代表越负向,接近0代表中性)
aspectItem 属性情感列表,每个元素是一个json字段
aspectCategory 属性类别
aspectIndex 属性词所在的起始位置,终结位置
aspectTerm 属性词
opinionTerm 情感词
aspectPolarity 属性片段极性(正、中、负)

准确度定义

目前采用人工评测的方式,解析准确率达到90%,方可上线。公式如下:

准确度=(人工结果与机器结果一致)/(人工总评测数)100%*