DeepSentiV2深度学习情感分析

评论、舆情和反馈做情感分析时，靠情感词典逐词加分常常翻车。「价格不便宜但确实耐用」会因为「不便宜」被扣分，反讽和先抑后扬的句子也容易判错。问题不在词，而在词典看不懂整句上下文。DeepSentiV2 深度学习情感分析走语义理解路线，结合上下文判断每一行的整句倾向，而不是逐词查表。

系统逐行读取分析文本，清理无关字符并过滤过短文本，再对每行给出 0 到 1 的情感得分，并归类为积极、中性、消极。核心亮点是整句语义判断、语境关键词标注和关键词到原文反查，每个判断都能落回具体句子核对。

它提供七种行业模型：通用、电商评论、学术论文、金融财报、医疗健康、社交媒体、客服对话。选对语境后，分析侧重随之调整，电商看商品与物流，金融看风险与措辞信心，社媒识别讽刺反讽。多文件上传时可在综合统计与单文件之间切换对照。

报告页展示有效行数、积极/中性/消极占比、平均情感得分、情感分布饼图、分数分布柱状图、热门积极/消极关键词、情感趋势图、消极行定位和跳过行统计。适合做评论分析、舆情初筛和反馈复核，自动分类作为辅助线索，结论仍建议人工确认。